1 La extensión del Segundo Turno: evidencia del paro de docentes en Colombia
Laura Isabel Villa Benavides* Asesor: Diego Amador
Resumen
Este trabajo analiza los efectos del paro de docentes de 2017 sobre la distribución del uso del tiempo de los padres en Colombia, usando información de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) del DANE para los años 2016 y 2017. Por medio de un modelo de diferencias en diferencias, se logra identificar el efecto del paro de docentes sobre las horas dedicadas a realizar trabajo remunerado y no remunerado de los hombres y las mujeres. Se encuentra que el paro generó un aumento en la probabilidad de cuidar niños y de las horas dedicadas a esta tarea para las mujeres en el mes del paro. Adicionalmente, existe un efecto negativo sobre el número de horas trabajadas en la semana para las mujeres. No se encuentra un efecto significativo para los hombres en ninguna de las variables de interés.
Palabras Claves: Uso del tiempo, cuidado infantil, paro de docentes.
Clasificación JEL: I28, J13, J22
*Candidata a grado de Maestría en Economía, Universidad de los Andes, email: [email protected]. Agradezco especialmente el acompañamiento y la asesoría de Diego Amador. Asimismo, quiero agradecer a mis jurados de tesis, Guillermo Perry y Andrés Ham por sus aportes al documento. También agradezco los comentarios de Oscar Becerra y Camilo De Los Rios.
2 1. Introducción
En las últimas décadas se ha incrementado el desbalance entre el trabajo remunerado y no remunerado que realizan las mujeres y los hombres en América Latina. Por un lado, se ha evidenciado un aumento sustancial y sostenido de las tasas de participación laboral de las mujeres, lo cual se puede traducir en un aumento de los ingresos de los hogares. Esto ha promovido un interés por examinar los factores determinantes de la participación laboral femenina, en vista de que un aumento de la fuerza laboral puede traducirse en crecimiento económico y en reducción de la pobreza de los países (Pagés y Piras, 2010). Por el otro, las mujeres siguen siendo las principales responsables del cuidado de personas dentro del hogar, lo que incluye el cuidado de niños, adultos mayores y personas en condición de discapacidad. Asimismo, son las mujeres las que dedican una proporción grande de su tiempo a realizar labores domésticas como limpiar y cocinar, mientras que los hombres no han aumentado de manera correspondiente el tiempo que dedican a realizar labores no remuneradas dentro del hogar (Avolio y Di Laura, 2017).
En el caso colombiano, la participación laboral femenina ha experimentado uno de los incrementos más grandes de la región, pues pasó de 37.2% en 1984 a 58.8% en 2017 (DANE, 2017). A pesar de esto, su tasa de participación continúa siendo significativamente más baja que la de los hombres y este cierre de las brechas que se ha observado en el margen extensivo no se ha dado en las horas de trabajo promedio (Amador, Bernal y Peña, 2013). Al mismo tiempo, las mujeres dedican tres veces más horas a la semana que los hombres en actividades del hogar y más de dos veces en el cuidado de niños (Urdinola y Tovar, 2018). La combinación de estos dos hechos ha dado lugar al fenómeno que se conoce como El Segundo Turno (Hochschild y Machung, 1989) y es una problemática que la economía se ha interesado en estudiar, puesto que una de las razones principales por las que no se ha logrado la igualdad en participación y remuneración entre hombres y mujeres en el mercado laboral es por las desigualdades que se mantienen al interior de los hogares (Craig y Mullan, 2011). En este contexto, el objetivo principal de este artículo es analizar el efecto que tiene un choque prolongado e inesperado en los servicios de cuidado, sobre la distribución del tiempo de los padres entre trabajo remunerado y no remunerado. Para esto, se hace uso de los cambios en la asignación del tiempo de los padres en categorías como las horas dedicadas
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al cuidado de niños y horas dedicadas a trabajo remunerado, generados por el paro de docentes de 2017 en Colombia. El paro de maestros ocasionó que los niños y adolescentes de todos los colegios públicos del país se quedaran en casa por un periodo de 5 semanas, de forma que se transfirió repentinamente el cuidado y la supervisión de los menores por parte de los colegios a los hogares. Entender el efecto de este tipo de choques es relevante, si se tiene en cuenta que la disyuntiva entre el bienestar material de los niños y los ingresos laborales no solo influye directamente en la utilidad de los hogares, sino que puede traducirse en problemáticas generales como la poca participación laboral de las mujeres en la economía.
Para responder a esta pregunta se comparan hogares con niños en edad escolar que asisten a establecimientos públicos antes y después de la entrada del paro de docentes de 2017 con un grupo similar de hogares en el año anterior. La metodología que se propone es un modelo de diferencias en diferencias, que permite explotar la variación exógena que representó el paro de maestros sobre la restricción de tiempo de los hogares. La fuente de datos utilizada es la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) del DANE, para los meses de abril y junio de 2016 y 2017. Esta encuesta tiene información detallada de la fuerza laboral y otras actividades realizadas por las personas, como el cuidado del hogar y de los niños.
Los resultados del estudio indican que el paro solo afectó a las mujeres, pues aumentó su probabilidad de cuidar niños en 2.8 puntos porcentuales y las horas dedicadas a esta labor aumentaron en promedio en 3.8 horas a la semana, para las mujeres que reportan cuidar niños. Además, se encuentra que este aumento de las horas de cuidado se vio compensado en un 70% por una caída en las horas de trabajo, en vista de que las horas de trabajo a la semana disminuyeron en 2.7 horas para las mujeres ocupadas. Los efectos principales están dados por las mujeres con niños menores de 12 años y por las mujeres casadas, que son las que inicialmente pasaban más tiempo con sus hijos y menos tiempo en el mercado laboral. Por el contrario, no se encontró un efecto diferencial para las mujeres que tienen la presencia de un posible tercer cuidador en el hogar.
Este trabajo hace parte de la literatura económica que estudia la relación entre el cuidado del hogar y la participación en el mercado de trabajo. Existe una gran cantidad de estudios teóricos y empíricos que muestran la presencia de causalidad entre estas dos variables. Los modelos más importantes que abarcan esta relación son el trabajo seminal de
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Becker (1965) y los modelos colectivos como los de Apps y Rees (2002), Blundell, Chiappori y Meghir (2005) y Cherchye et al., (2012), que se concentran en entender cómo los padres distribuyen su tiempo entre trabajo en el mercado laboral, trabajo en el hogar y ocio para producir commodities como la salud y el bienestar de los hijos. Este tipo de modelos son el marco ideal para desarrollar la pregunta de investigación porque incluyen variaciones explícitas en la asignación del tiempo de los dos aportantes de ingresos del hogar y permiten identificar cómo reaccionan los individuos ante cambios en salarios o cambios en los costos del cuidado infantil y cómo esto afecta el bienestar del hogar.
Sin embargo, en los estudios empíricos ha sido un reto identificar una relación causal debido a la endogeneidad presente entre las dos variables de interés (Kalenkoski, Ribar, y Stratton, 2006). Esta endogeneidad existe porque las decisiones de trabajo y cuidado de la familia suelen tomarse de forma simultánea. Es decir, no es claro si el cuidado de menores restringe la oferta laboral o si, por el contrario, la oferta laboral afecta las horas de cuidado de menores (Díaz y Rodríguez-Chamussy, 2013). Adicionalmente, podría pensarse que, aun cuando se tiene claridad sobre la dirección de la causalidad, la variable de interés es endógena ya que refleja decisiones de las personas que están correlacionadas con características no observables (e.g. el nivel de apego de los padres con sus hijos). Debido a estos problemas de endogeneidad, la literatura se ha concentrado en usar choques aleatorios con el fin de identificar una relación causal.
Una primera corriente se ha enfocado en evaluar el impacto de choques positivos y permanentes en los servicios de cuidado sobre la oferta laboral de las mujeres. Usualmente, estos estudios aprovechan variaciones exógenas en los servicios públicos de cuidado, como la construcción de nuevos centros (Medrano, 2009), la creación de nuevos programas (Hallman et al., 2005) o la ampliación del número de hogares beneficiarios (Calderón, 2012), para identificar el efecto causal del cuidado infantil sobre la oferta laboral de las madres. Siguiendo la revisión de literatura de Díaz y Rodríguez-Chamussy (2013), en América Latina estas políticas han sido efectivas en fomentar la participación laboral de las mujeres para programas que son dirigidos al cuidado infantil, como es el caso de la expansión del Programa de Estancias Infantiles para Madres Trabajadoras México (PEI) que aumentó la oferta laboral de las mujeres (Ángeles et al., 2011). También se ha encontrado que programas
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cuya población objetivo son los niños en edad de asistir a preescolar y primaria, promueven el empleo materno (Berlinski y Galiani, 2007).
Por otro lado, hay una rama reciente de la literatura que analiza los efectos de choques transitorios a la oferta de cuidado de niños sobre la asignación de tiempo de los padres. Hasta el momento se tiene conocimiento de los trabajos de Maume (2008) y del artículo contemporáneo de Jaume y Willén (2018). El primero, estudia las posibles respuestas que tendrían padres y madres ante una emergencia médica de sus hijos en Estados Unidos. Para medir la respuesta de los padres, el autor realiza encuestas telefónicas a hogares biparentales en los que ambos padres trabajen y les realiza la siguiente pregunta: “si alguien se tiene que quedar en casa con su hijo o hacer algo con su hijo cuando se supone que ambos deben estar trabajando, ¿quién de ustedes es más probable que pida permiso en el trabajo?”1 (Maume, 2008, p.282). El segundo, estudia el efecto que tienen los paros de maestros de primaria en Argentina sobre variables de mercado laboral de los padres para los años 2003 al 2013. La estrategia de identificación recae en explotar la variación de los paros a nivel de provincia y comparar el efecto entre padres con y sin hijos en edad de ir a primaria. Ambos trabajos encuentran que, ante situaciones hipotéticas o reales de emergencia de sus hijos, solo se afectan las decisiones del mercado laboral de las mujeres. Es en este último campo que se ubica el presente trabajo, pero se utilizan datos reales del uso del tiempo de las personas ante un único choque prolongado a los servicios de cuidado para ver el ajuste efectivo que hacen los hogares.
Así las cosas, esta investigación contribuye en varios aspectos a la literatura económica que ha estudiado la relación entre la distribución de labores dentro del hogar y la participación de sus integrantes en la fuerza de trabajo. En primer lugar, este trabajo investiga el efecto de un choque prolongado y generalizado a los servicios de cuidado sobre el cambio en la distribución de labores dentro y fuera del hogar para las madres y los padres. En segundo lugar, a diferencia de la mayoría de la literatura económica de cuidado de menores, este trabajo no se concentra en el cuidado de la primera infancia (0 a 5 años), sino que abarca un choque al cuidado de niños y adolescentes en edad escolar (5 a 18 años) y encuentra evidencia
1 Traducción de la autora.
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causal de la relación que existe entre cuidado de menores y participación laboral de las mujeres.
2. Calendario escolar y paro de docentes en Colombia
En los últimos 20 años, se han implementado distintas leyes y reformas que buscan reglamentar la jornada y el calendario de la educación pública en Colombia. Mediante la Ley 115 de 1994 y el Decreto 1075 de 2015 se les otorga facultad a las entidades territoriales certificadas para expedir, antes de 1° de noviembre de cada año y por una sola vez, el calendario académico para todos los establecimientos educativos de su jurisdicción. Bajo este decreto, cada alcaldía establece las fechas de inicio y finalización de clases de los municipios y el periodo de vacaciones. No obstante, estas fechas no difieren significativamente a nivel nacional, en especial en las zonas urbanas. Por ejemplo, la Alcaldía Mayor de Bogotá, mediante la Resolución 1974 de 2016 resuelve que el primer periodo semestral del 2017 va del 23 de enero al 16 de junio (20 semanas) y el segundo periodo semestral va del 3 de julio al 24 de noviembre (20 semanas).
Bajo esta misma Ley, el artículo 86 establece que los calendarios escolares deben ser flexibles, de forma tal que puedan adecuarse a las condiciones regionales y a las tradiciones de las instituciones educativas. Por ejemplo, uno de los casos en los que se debe ajustar el calendario es ante huelgas o paros de profesores, como sucedió en el año 2017. La Federación Colombiana de Trabajadores de la Educación (FECODE) declaró el cese de actividades a partir del 11 de mayo.2 Este paro se prolongó hasta el 16 de junio de 2017 (26 días hábiles),
fecha en la que el Ministerio de Educación llegó a un acuerdo con FECODE en el que se comprometieron a la recuperación de las clases y a la reorganización del proceso de reposición de actividades académicas.
Para este trabajo, es importante conocer que el paro de docentes fue un evento inesperado para los hogares. Esta característica es importante dado que la forma de responder la pregunta de investigación es comparar la asignación de tiempo dentro de cada hogar 4
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semanas antes y después del inicio del paro en 2017, con lo sucedido en el año anterior. Entonces, si los hogares hubieran podido prever el paro, este ajuste de las horas se hubiera dado antes y no se podría identificar un efecto. Para corroborar el hecho de que el paro fue un evento inesperado para los hogares, se hace un breve recuento de los hechos relacionados con el paro de docentes de 2017 y se presentan las diferencias con paros anteriores.
De acuerdo con Colprensa (2017), FECODE presentó un pliego de peticiones ante el Ministerio de Educación Nacional (MEN) el 28 de febrero de 2017 que fue discutido por primera vez en la mesa de negociación el 9 de marzo. Estas negociaciones duraron 2 meses, hasta que FECODE se retiró de la mesa el 8 de mayo ante la imposibilidad de llegar a un acuerdo con los puntos económicos. EL 10 de mayo FECODE anunció que seguiría negociando y que la idea principal no era la movilización, pero ante la pronunciación de La Presidencia de La República en la que se dijo que no se iban a adquirir compromisos económicos adicionales, FECODE entró en paro el 11 de mayo. El 16 de junio, después de que los maestros se hubieran movilizado más de 6 veces en 37 días de paro, se firmó el acta para el levantamiento del paro.
A su vez, es importante recalcar que el paro de docentes de 2017 fue diferente a los demás paros de maestros que se han presentado en Colombia desde el 2013, no solo por su mayor duración, sino porque es el único paro que se ha presentado en un periodo de negociación. Desde septiembre de 2013, los maestros han realizado manifestaciones para exigir mejoras en salarios, pensiones y salud (El Tiempo, 2013) y para protestar ante el incumplimiento de los acuerdos establecidos con el Gobierno, como fue el caso del paro de FECODE en abril de 2015 (El Espectador, 2015). Normalmente, estas manifestaciones terminan en negociaciones con el Gobierno y en nuevos acuerdos con FECODE. Sin embargo, durante el paro de maestros de 2017 los sucesos ocurrieron al revés, pues primero se estableció una mesa de negociaciones por un periodo de dos meses y después inició el paro.
En este orden de ideas, es posible argumentar que hasta dos días antes de iniciar el paro, los hogares no esperaban que sus hijos no pudieran asistir al colegio. Además, el hecho de que el paro se diera durante una mesa de negociación y que se prolongara por un periodo tan extenso tampoco fue algo previsible y ocasionó que en realidad se hiciera un cambio en
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la distribución del tiempo entre cuidado de niños y oferta laboral. Una entrevista con Carlos Ballesteros, presidente de la Confederación Nacional de Padres de Familia, provee evidencia anecdótica de cómo los hogares se vieron afectados con el paro. Carlos relata:
En los hogares el paro ha tenido muchas consecuencias. Muchos hogares han tenido que buscar alternativas para que los menores no estén solos en el tiempo que se supone deben estar estudiando, como enviar a sus hijos con familiares en otras ciudades para evitar que estén solos y puedan ver afectada su integridad por accidentes caseros por falta de supervisión. También hemos recibido casos de padres desvinculados por pedir permisos constantes, los empleadores no entienden de paros ni de nada de eso. (Colprensa, junio 11 de 2017)
Este trabajo muestra evidencia causal del segundo mecanismo de ajuste mencionado en el relato anterior, puesto que encuentra que las mujeres tuvieron que disminuir sus horas de trabajo en la semana, probablemente pidiendo permisos a sus empleadores, para poder permanecer en casa y prestar la supervisión necesaria para a sus hijos.
3. Datos
La fuente de datos de este trabajo es la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) del DANE para las cabeceras municipales, que tiene información detallada de la fuerza laboral, la población ocupada y otras actividades que realizan los miembros de los hogares, para cada mes del año. La GEIH es una fuente rica de datos para resolver la pregunta de investigación porque permite conocer el número de horas a la semana que todas las personas del hogar dedican a cuidar niños, cuidar adultos mayores, realizar oficios domésticos y trabajar.
Como se mencionó anteriormente, este trabajo evalúa si en el año del paro hubo un cambio en la asignación de tiempo de los hogares antes y después del inicio del paro, en comparación a un año sin paro. Para cumplir con este objetivo hay que tener presente que el paro de docentes se dio durante un periodo de tiempo específico, empezó el 11 de mayo y terminó el al 16 de junio de 2017. Lo segundo que hay que tener en cuenta, es que las encuestas de la GEIH se realizan en una sola semana de cada mes y las preguntas acerca del
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uso del tiempo de las personas preguntan por horas de realización de una actividad en la semana anterior.
Dadas estas condiciones, fue necesario consultar con el DANE la fecha exacta de la realización de las encuestas a los hogares para poder definir cuáles son los meses de la encuesta que se va a utilizar como antes y después del paro. Una vez se tuvo acceso a esta información, coincidió que, en el mes de mayo de 2017, la semana de realización de las encuestas es justo la semana después del inicio del paro (ver Anexo 1). Debido a este cruce de las fechas, la encuesta del mes de mayo no parece ser una medida adecuada de la asignación de tiempo de los hogares en ausencia del choque, puesto que pregunta por una semana en la que hubo dos días de paro. De esta forma, se utilizan las encuestas de los meses abril y junio, que en el 2017 se realizaron 3 semanas antes y 5 semanas después del inicio del paro respectivamente, por lo que, dada la estructura de la encuesta, se tiene información del uso del tiempo de los hogares cuatro semanas antes y cuatro semanas después del choque. Las encuestas del 2016 se realizaron en las mismas semanas de cada mes.
Además de las secciones de mercado laboral y de uso del tiempo, la GEIH recoge información de la composición familiar de los hogares, lo que posibilita hacer una caracterización de los hogares y definir los hogares que son de interés para este estudio. En este sentido, el universo muestral son los jefes y cónyuges en edad de trabajar de hogares con hijos en edad escolar (5 a 18 años), que actualmente estén matriculados en un establecimiento de carácter público, dado que estos son los hogares que fueron susceptibles al choque. Del total de hogares, la muestra representa alrededor del 45% para cada mes y año de interés, para una muestra total de 32231 hogares que cumplen con estas características (ver Anexo 2).
3.1 Hechos estilizados
La finalidad de este trabajo es evaluar el impacto que tuvo el paro de docentes sobre la distribución de horas que los padres dedican al mercado laboral y al trabajo dentro del hogar. Con esto en mente, es pertinente realizar un panorama de los hogares de la muestra y de cómo se ve la distribución del tiempo al interior de éstos. La Tabla 1 muestra estadísticas
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descriptivas para las variables de resultado y para las variables de control. El Panel A muestra las horas dedicadas a realizar una actividad para todas las personas, incluso para los que reportaron no realizar la actividad (dedican cero horas). En el Panel B se presentan las horas dedicadas a realizar una actividad únicamente para los que realizan la actividad, por ende, estas variables toman valores estrictamente positivos y tienen menos observaciones.
Tabla 1. Estadísticas descriptivas.
Variable Media Desviación
estándar Observaciones
Panel A (Incondicional)
Horas dedicadas el cuidado de niños 6.791 11.568 58396 Horas dedicadas el cuidado de adultos mayores 0.112 1.148 58422 Horas dedicadas a oficios del hogar 11.301 11.499 58412
Horas de trabajo 38.303 22.241 58330
Panel B (Condicional)
Horas dedicadas el cuidado de niños 20.390 13.679 28102 Horas dedicadas el cuidado de adultos mayores 5.938 6.988 1475 Horas dedicadas a oficios del hogar 17.512 12.156 55943
Horas de trabajo 42.887 18.901 52095
Panel C
Edad 38.051 11.104 58442
Años escolaridad 10.395 4.246 58442
Hijos entre 5 y 11 años 0.837 0.803 58442
Hijos entre 12 y 18 años 0.853 0.832 58442
Total hijos en el hogar 1.690 0.952 58442
Hogar biparental 0.665 0.472 58442
Otro pariente en el hogar 0.127 0.452 58442
Estrato 1 0.348 0.476 57869 Estrato 2 0.376 0.484 57869 Estrato 3 0.217 0.412 57869 Estrato 4 0.041 0.198 57869 Estrato 5 0.011 0.104 57869 Estrato 6 0.007 0.081 57869
Así las cosas, la actividad que más personas reportan realizar es trabajar. Para la muestra, el 90% de los jefes y conyugues reportan estar ocupados y para este grupo de ocupados el promedio de horas dedicadas en la semana es de 24.9. En segundo lugar, se encuentra que el 76% de las personas dedican tiempo a la realización de oficios del hogar y que el promedio es de 17.5 horas en la semana. La tercera actividad de mayor realización es el cuidado de niños, pues alrededor del 40% de los padres reporta realizar esta actividad, con
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un promedio de 20 horas en la semana. Por último, está el cuidado de adultos mayores que solo es realizado por el 3% de las personas en la muestra.
Por su parte, el Panel C muestra características de los hogares que pueden influenciar el tiempo dedicado a trabajo remunerado y no remunerado, como la edad, los años de educación, el número de hijos y la presencia de otros parientes adultos en el hogar. De acuerdo con la base de datos construida, el 92% de los hogares pertenecen a los estratos uno, dos y tres, el 66% son hogares biparentales (tienen jefe y cónyuge) y solo el 12% tienen la presencia de otro adulto en el hogar que pueda proveer servicios de cuidado. Asimismo, una persona tiene en promedio 38 años de edad, 10 años de educación, 2 hijos en edad escolar, dedica 43 horas a trabajar y en total dedica 39 horas a las actividades dentro del hogar.
Las diferencias de género en la asignación de tiempo entre trabajo no remunerado y trabajo remunerado es uno de los aspectos que salta a la vista al estudiar los datos de los hogares de la muestra. La Tabla 2 ofrece información de la distribución de las distintas labores que componen el trabajo no remunerado del hogar entre hombres y mujeres y el promedio de las horas que cada grupo dedica a realizar una actividad. Alrededor del 70% del trabajo no remunerado dentro del hogar que se divide entre cuidado de niños y adultos mayores y realizar oficios domésticos, es realizado por las mujeres. Las actividades de mayor dedicación por parte de las mujeres son el cuidado de hijos e hijas, a la cual se dedica en promedio 23 horas a la semana, seguidas por los oficios del hogar (21.5 horas) y el cuidado de adultos mayores (6 horas).
Lo anterior resulta en que las mujeres dedican en promedio 51 horas a la semana a realizar actividades dentro del hogar, que equivale al doble de tiempo que los hombres destinan a estas actividades. La diferencia de mayor magnitud está en la realización de quehaceres domésticos, en la que el tiempo de las mujeres triplica el de los hombres. Esta distribución del tiempo va en línea con los resultados de Urdinola y Tovar (2018), quienes estiman que para los hogares colombianos incluidos en la Encuesta Nacional del Uso del Tiempo del 2017, el número de horas que las mujeres dedican al trabajo dentro del hogar excede las horas de los hombres por un factor de más de tres veces. Para el cuidado de niños encuentran que esta diferencia es de 3 o 4 veces, sin embargo, esta explicada en gran parte
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por el cuidado de niños entre 0 a 5 años, que requieren una mayor cantidad de cuidado de parte de las madres y que no son incluidos en el presente estudio.
En cuanto a las variables de ocupación y horas de trabajo los resultados son consistentes con la situación del mercado laboral en América Latina, donde el porcentaje de participación de la mujer en el trabajo remunerado es menor que el de los hombres y, en forma análoga, el tiempo dedicado por las mujeres a las actividades que no generan ingresos es consistentemente superior (Avolio y Di Laura, 2017). Para la muestra, el 86.7% de las mujeres reportaron estar ocupadas, mientras que esta cifra para los hombres es del 92%. Esta diferencia de género en el mercado laboral también se observa en el margen intensivo, dado que la dedicación al trabajo remunerado de las mujeres es 10.7 horas menor que la de los hombres.
En resumen, las mujeres trabajan en total 87.65 horas a la semana, mientras que los hombres trabajan en total 73.15 horas. Esto implica que las mujeres tienen una carga adicional de 14.5 horas a la semana en comparación a los hombres, lo que equivale a 2.4 horas más de trabajo diario para una jornada diaria de 14.6 horas. Estos hechos dan un indicio de la existencia de un segundo turno para las mujeres en Colombia, pues aunque trabajan menos horas en el mercado laboral, la cantidad de horas de trabajo dentro del hogar es desproporcionada si se compara con el tiempo de los hombres. En la literatura se ha registrado, para el caso de otros países, que esta carga adicional de las mujeres tiene efectos negativos en la salud física y mental (Byron, 2005; Grzywacz y Bass, 2003) y en sus niveles de felicidad (Campaña, Giménez-Nadal y Molina 2015).
Tabla 2. Distribución del trabajo no remunerado entre hombres y mujeres.
Cuidado de niños
Cuidado de adultos
mayores Oficios del hogar
Porcentaje Horas a la semana Porcentaje Horas a la semana Porcentaje Horas a la semana Mujeres 73.27% 23.23 61.56% 6.02 69.81% 21.56 Hombres 26.73% 12.58 38.44% 5.88 30.19% 7.15
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Tabla 3. Distribución de horas de trabajo remunerado entre hombres y mujeres.
Con la finalidad de entender mejor como se vio afectada esta distribución del tiempo antes y después del choque a los servicios de cuidado, se realiza una prueba de diferencia de medias para las horas de cuidado de niños y para las horas de trabajo para hombres y mujeres entre los meses de abril y junio de cada año. Como lo muestra la Figura 1, en el 2016 no hay un cambio significativo en las horas de cuidado para ninguna de las dos muestras. Por el contrario, en el 2017 hay una diferencia significativa para las mujeres, pues dedicaron 3.4 horas más a la semana en cuidado de niños en el mes de junio. Para los hombres también se evidencia un aumento de 0.2 horas, pero no es estadísticamente diferente de cero. En la Figura 2 se ve una historia similar, el único cambio significativo es que en el mes del paro las mujeres trabajaron 2.4 horas menos a la semana. Aunque el año de comparación es 2016, se realiza la misma prueba para el año 2018 y se muestra que no existe una diferencia significativa en usar cualquiera de estos dos años como año base.3 Estas pruebas de diferencias de medias son un primer indicio de que los hogares tuvieron que reajustar su asignación del tiempo ante este choque de los servicios de cuidado y que este reajuste solo lo hicieron las mujeres.
3 No se utilizan años anteriores al 2016, porque en este año se reglamenta por medio del Decreto 501 la implementación gradual de la Jornada Única y no es comparable el uso del tiempo de los padres con diferentes extensiones de la jornada escolar.
Porcentaje de ocupados Horas de trabajo a la semana Mujeres 86.72% 36.84 Hombres 92.09% 47.53
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Figura 1. Horas de cuidado de niños a la semana de hombres y mujeres
Figura 2. Horas de trabajo a la semana de hombres y mujeres
4. Metodología
El objetivo principal de este trabajo es identificar el efecto del paro de docentes, que transfirió de forma inesperada el cuidado de menores de los colegios a los hogares por un periodo de 5 semanas, sobre la asignación de tiempo de los padres entre trabajo remunerado y no remunerado. Para responder esta pregunta se comparan hogares susceptibles al choque un mes antes y después del inicio del paro docentes de 2017 con un grupo similar de hogares
12.5 22.5 12.2 22.3 12.7 22.0 12.6 22.4 12.4 25.8 12.6 22.3 0 5 10 15 20 25
Hombre Mujer Hombre Mujer Hombre Mujer
2016 2017 2018 Ho ras a la sem an a Abril Junio 0.16 -0.08 0.23 3.44*** -0.10 0.24 47.9 38.3 47.3 38.9 47.7 38.5 48.2 38.6 47.3 36.5 47.4 38.4 0 10 20 30 40 50
Hombre Mujer Hombre Mujer Hombre Mujer
2016 2017 2018 Ho ras a la sem an a Abril Junio 0.28 0.32 -0.03 -2.37*** 0.37 -0.12
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en los mismos meses para un año sin paro. La metodología que se propone es un modelo de diferencias en diferencias utilizando cortes transversales repetidos, debido a que este método de estimación permite explotar la variación exógena que representó el paro de maestros sobre la restricción de tiempo de los hogares y controla por cualquier diferencia entre los meses de abril y junio que pueda ser causada por factores diferentes al paro. Cabe resaltar en este punto que, debido a que los hombres y las mujeres parten de situaciones iniciales diferentes, todas las estimaciones se realizan de forma separada para cada una de estas muestras.
Para este trabajo es de interés identificar dos tipos de efectos que permiten entender cómo el paro afectó a los hogares. Por un lado, se estima el efecto del paro sobre variables que evidencian un cambio en el margen extensivo, como las variables que reportan si la persona realizó una actividad o no. Por el otro, se estima el impacto del choque sobre variables que muestran un cambio en el margen intensivo, es decir, variables que muestran las horas invertidas en cada actividad. Este tipo de análisis es común en la literatura para variables que toman valores no negativos y que tienen un punto de masa en cero, como el número de horas dedicadas al cuidado de niños que tiene una acumulación del 45% de la muestra en cero horas y el restante 55% con horas positivas.
El primero de estos efectos se conoce como el “Efecto de participación” (Angrist & Pischke, 2008) y mide el cambio en la probabilidad de que se dediquen horas positivas a realizar una actividad ante un evento. De esta forma es posible conocer si el paro ocasionó que una madre que no cuidaba a sus hijos (dedicaba cero horas a esta labor) empezara a cuidarlos dada la necesidad urgente de supervisión. Asimismo, permite conocer si una madre que estaba ocupada (trabajaba cierta cantidad de horas positivas) dejó de trabajar, bien sea porque renunció o la despidieron por pedir permisos constantes, para poder cuidar a sus hijos. Un ejemplo de este tipo de efecto son las políticas públicas de cuidado infantil que aumentan la probabilidad de empleo materno (Ángeles et al., 2011; Berlinski y Galiani, 2007).
El segundo tipo de ajuste que los integrantes del hogar pudieron realizar fue acomodar el número de horas que dedican a una actividad, dado que ya realizaban esta actividad. Esto se conoce como el “Efecto condicional en valores positivos” (Angrist & Pischke, 2008) y mide precisamente el impacto del paro sobre el número de horas dedicadas a una labor, únicamente para las personas que dedican horas positivas a esta labor. Así, es posible ver si
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un padre que cuidaba a sus hijos, aumentó las horas a la semana que pasa con ellos y disminuyó las horas que trabaja en la semana.
El escenario ideal para ver este tipo de cambios sería tener un panel de hogares y poder seguir al mismo hogar en el tiempo, pero ante la ausencia de una base de datos que cumpla con esta característica se propone que la forma más apropiada de verificar el efecto del paro es realizando un modelo de diferencias en diferencias en un ancho de banda de 4 semanas, utilizando cortes transversales repetidos. Esta metodología supone que los individuos del segundo periodo puedan ser utilizados como sustitutos de los individuos del primer periodo, lo cual se cumple si la muestra es representativa de la misma población para ambos periodos. Para este estudio es posible justificar el cumplimiento de este supuesto dada la representatividad de la GEIH, por lo que los hogares encuestados un mes antes del paro se pueden reemplazar con los hogares encuestados un mes después del paro.
La primera diferencia viene entonces de comparar los hogares antes y después del paro de profesores y busca ver cómo este evento movió la asignación de horas dentro del hogar. Entonces, se comparan los hogares que fueron encuestados en el mes de abril con los hogares que fueron entrevistados en el mes de junio, teniendo información de la cuarta semana antes y después del inicio del paro. La segunda diferencia controla por cualquier diferencia en la asignación de tiempo entre abril y junio que pueda ser causada por otros factores diferentes al paro, comparando los hogares en el año del paro (2017) con los hogares en un año sin paro (2016). Así, se comparan hogares lo suficientemente similares antes y después del paro, para el año del paro y el año anterior. Se estima la siguiente ecuación:
𝑦𝑖 = 𝛽0+ 𝛽1𝑡 + 𝛽2𝑑𝑖+ 𝛽3𝑡 ∙ 𝑑𝑖+ 𝛽4𝑋𝑖+ 𝑢𝑖 (1)
Donde 𝑦𝑖 es el conjunto de variables dependientes de interés, las cuales se pueden clasificar en tres tipos. La primera es un indicador simple que es igual a 1 si la persona realizó una actividad en la semana anterior y 0 de lo contrario. La segunda es una medida de intensidad del tiempo dedicado a realizar una actividad, solo para las personas que reportan realizar la actividad. La tercera es una combinación de las dos categorías anteriores y es igual a las horas dedicadas a realizar la actividad, para todas las personas (para los que no realizan esta actividad se les imputa el valor de cero horas). La variable 𝑑𝑖 representa la primera
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diferencia y toma el valor de 1 si el hogar fue entrevistado en junio y 0 de lo contario, 𝑡 es la variable de la segunda diferencia y toma el valor de 1 si el hogar fue encuestado en 2017 y 0 de lo contrario. También se incluye la interacción entre estos dos indicadores 𝑡 ∙ 𝑑𝑖, que
es la variable que permite obtener el efecto marginal promedio del paro sobre las variables de interés.
Para aislar el efecto de otros factores que han sido considerados por la literatura como determinantes del cuidado de niños y de la oferta laboral, se incluyen en las regresiones un conjunto de variables de control 𝑋𝑖 como la edad, los años de escolaridad, el estado civil, el
estrato, una variable dicótoma de si la persona está estudiando, el número de hijos según dos rangos de edad (5 a 11 años y 12 a 18 años) y la presencia de otros parientes en el hogar. Adicionalmente, en las regresiones de horas de trabajo a la semana se incluyen variables como el tipo de contrato, el tipo de trabajo y el tipo de horario.
Así, el estimador de diferencias en diferencias 𝛽̂ es un estimador consistente del 3 efecto causal del paro, siempre y cuando se cumplan los supuestos de este modelo. El supuesto de identificación es que, en ausencia del paro, el cambio que se hubiera dado en la probabilidad de realizar una actividad o en el número de horas dedicadas entre abril y junio de 2017 es igual al cambio que se observó entre abril y junio de 2016. Además, se requiere el supuesto de la muestra mencionado y es que en cada periodo sea representativa de la misma población, de forma que los individuos del segundo periodo puedan ser utilizados como sustitutos de los individuos del primer periodo.
Con el objetivo de entender mejor el tipo de personas que se ven afectadas por el choque, se realiza un análisis de efectos heterogéneos, que permite calcular el efecto marginal promedio del paro, condicionando por variables observables que se han determinado en la literatura afectan este tipo de decisiones. Entonces, se expande la ecuación (1) para incluir una variable dicótoma 𝑆𝑖 y todas las interacciones con 𝑡 y 𝑑𝑖:
𝑦𝑖 = 𝛽0+ 𝛽1𝑡 + 𝛽2𝑑𝑖+ 𝛽3𝑆𝑖+ 𝛽4𝑡 ∙ 𝑑𝑖+ 𝛽5𝑡 ∙ 𝑆𝑖+ 𝛽6𝑑𝑖∙ 𝑆𝑖+ 𝛽7𝑡 ∙ 𝑑𝑖∙ 𝑆𝑖+ 𝛽8𝑋𝑖+ 𝑢𝑖 (2)
Por ejemplo, se puede pensar que las personas solteras reaccionan de forma diferente a las casadas. Entonces, si 𝑆𝑖 es una variable dicótoma que captura si la persona es soltera, es
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posible estimar el efecto marginal promedio para las mujeres solteras (condicional en que 𝑆𝑖 = 1) dado por 𝛽̂ + 𝛽7 ̂ y para las mujeres casadas (condicional en que 𝑆4 𝑖 = 0) dado por
𝛽4
̂ de la ecuación (2). Para determinar si existe un efecto diferencial del paro se analiza la significancia estadística del coeficiente 𝛽̂, que muestra la diferencia de los efectos entre los 7 dos grupos.
Cabe resaltar que las estimaciones para los tres tipos de variables dependientes se realizan mediante el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), bajo el supuesto de que un modelo de regresión lineal estima correctamente el efecto condicional sobre una variable dependiente, sea esta variable continua o limitada, como es el caso de las variables de interés de este estudio. No obstante, en la sección 6 se realizan ejercicios de robustez en los que se muestra que los efectos marginales estimados mediante un modelo Probit, para el caso de las variables dicótomas, y un modelo Tobit, para las variables que son no negativas, son similares a los encontrados por MCO.
5. Resultados
Con el fin de ver cómo cambia la asignación de tiempo con el choque, se empieza mirando el efecto que tuvo sobre el trabajo no remunerado que se realiza al interior del hogar para hombres y mujeres. Las estimaciones de la Tabla 4 muestran que el efecto esperado sobre el cuidado de niños se dio en el margen extensivo e intensivo solo para las mujeres, debido a que hubo un cambio significativo de la cantidad de mujeres que cuidan niños y en el número de horas que ellas dedican a la semana a esta labor. En promedio, el paro de docentes aumentó la probabilidad de cuidar niños en 2.8 puntos porcentuales. Simultáneamente, aumentaron las horas de cuidado de niños en 3.8 horas a la semana, para las mujeres que cuidan niños. Lo anterior equivale a un aumento del 17% en las horas, relativo al promedio que dedicaban las mujeres a cuidar niños antes del paro. Así, se evidencia que las mujeres realizaron los dos tipos de ajustes mencionados anteriormente. Por un lado, hay un grupo de mujeres que no cuidaban niños antes del choque y como consecuencia del paro empezaron a realizar esta labor. Por el otro, hay un grupo de mujeres que ya cuidaban niños, pero que aumentaron su carga semanal para atender y supervisar a
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sus hijos en las horas que deberían estar en el colegio. En cambio, se encuentra que los hombres no realizaron ningún tipo de ajuste ante el paro de maestros, resultado consistente con el estudio previo de Maume (2008) que muestra que ante una necesidad urgente de cuidado son las madres las que reaccionan.
Tabla 4. Efecto del paro de docentes sobre el cuidado de niños.
(1) (2)
Efecto del paro de docentes
Variable dependiente Mujeres Hombres
Cuidado de niños 0.0282*** 0.0140
(0.0105) (0.00970)
[29823] [28045]
Efecto en % 5.91 6.24
Horas de cuidado de niños 3.820*** 0.240
(cuidadores) (0.415) (0.386)
[14141] [7118]
Efecto en % 17.11 1.97
Horas de cuidado de niños 2.401*** 0.228
(todos) (0.294) (0.156)
[29808] [28037]
Efecto en % 22.59 8.30
Controles 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. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Una vez se encuentra que el efecto de participación y el efecto condicional en valores positivos son estadísticamente significativos para las mujeres, se estima en una sola regresión el efecto total para todas las mujeres. Siguiendo la metodología de Evans, Farrelly & Montgomery (1999), se estima el modelo de horas a la semana dedicadas a esta actividad para toda la muestra, por lo que se reemplaza en la variable de horas de cuidado de niños, cero horas para las personas que reportan no cuidar niños.4 Para el caso de las mujeres, esto
4 No todas las personas que cuidan niños reportan el número de horas de cuidado a la semana, por este motivo el número de observaciones de la tercera regresión es menor al número de observaciones de la primera.
20
genera un punto de masa en 0 donde se concentra el 45% de la muestra. Los resultados sugieren que para las mujeres cuidadoras y no cuidadoras, el paro generó un incremento de 2.4 horas a la semana dedicadas a esta labor. Este tercer coeficiente es una combinación de los dos primeros estimadores y muestra que para todas las mujeres el efecto sobre las horas es de menor magnitud que únicamente para las mujeres que cuidan niños. La menor magnitud del último estimador tiene sentido si se piensa que se están incluyendo a dos grupos adicionales de mujeres en la tercera estimación, a las mujeres que no cuidan y las mujeres que ahora cuidan a sus hijos, pero que probablemente en promedio empiezan a cuidar menos horas que las mujeres cuidadoras.
Para ver si las mujeres compensan este aumento del tiempo dedicado a los niños disminuyendo el tiempo dedicado a otras labores dentro del hogar, se estiman regresiones en donde las variables dependientes son las demás labores que se han clasificado como trabajo no remunerado dentro del hogar. Los coeficientes de los paneles A y B de la Tabla 5 muestran que el paro no tuvo un efecto significativo sobre las decisiones de cuidado de adultos mayores o la realización de oficios domésticos, para hombres o mujeres. Lo anterior sugiere que no hay una sustitución entre cuidado de niños y los otros tipos de labores no remuneradas dentro del hogar y que, si hay un ajuste de horas, se está dando en otro tipo de actividades. Todos los resultados se estimaron incluyendo como controles la edad, los años de educación, el estado civil, el estrato de la vivienda, una variable dicótoma que indica si la persona está ocupada y otra que indica si está estudiando, la presencia de otro pariente adulto en el hogar y el número de hijos según rangos de edad (entre 5 y 11 años, entre 12 y 18 años).
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Tabla 5. Efecto del paro de docentes sobre trabajo no remunerado.
(1) (2)
Efecto del paro de docentes
Variable dependiente Mujeres Hombres
Panel A
Cuidado de adultos mayores -0.00212 -0.000271
(0.00339) (0.00314)
[29823] [28045]
Efecto en % -10.37 -12.47
Horas de cuidado de adultos mayores -0.0292 -0.969
(cuidadores) (0.962) (1.037)
[658] [500]
Efecto en % -0.44 -13.35
Horas de cuidado de adultos mayores -0.0162 -0.0256
(todos) (0.0282) (0.0253)
[29823] [28045]
Efecto en % -12.07 -20.26
Panel B
Oficios del hogar 0.00885 -0.00518
(0.00600) (0.0118)
[29823] [28045]
Efecto en % 0.96 -0.95
Horas dedicadas a oficios del hogar 0.192 -0.220
(los que realizan labores) (0.238) (0.196)
[27556] [15032]
Efecto en % 0.88 -2.64
Horas dedicadas a oficios del hogar 0.319 -0.119
(todos) (0.243) (0.140)
[29816] [28042]
Efecto en % 1.59 -2.64
Controles 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. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
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Otra posible vía por la que las mujeres pueden estar compensando el aumento de las horas de cuidado de sus hijos, es disminuyendo las horas que salen del hogar a trabajar. Las estimaciones de la Tabla 6 muestran que no hay un cambio en la decisión de salir a trabajar o no, es decir, que no existe un efecto estadísticamente significativo del paro sobre la probabilidad de estar ocupado. Entonces, el hecho de que ahora más mujeres reporten haber dedicado tiempo al cuidado de niños no se ve contrarrestado porque haya menos mujeres que estén trabajando. Este resultado es intuitivo si se piensa que las mujeres están realizando esta nueva labor de cuidado dentro del hogar después de llegar del trabajo. Esto también puede ser explicado en el caso en el que las mujeres pidan un permiso o licencia temporal en el trabajo para cuidar a sus hijos. Los dos canales anteriores no necesariamente implican que haya menos mujeres ocupadas, porque solo en casos extremos las mujeres renunciarían o serían despedidas como consecuencia del paro de docentes.
No obstante, sí existe un efecto negativo y significativo sobre las horas de trabajo de las mujeres. En específico, las mujeres ocupadas trabajaron, en promedio, 2.7 horas menos a la semana como consecuencia del paro de docentes. Esto es equivalente a una caída del 7.5% en las horas de trabajo, relativo al promedio de horas que trabajaban las mujeres antes del paro. Al igual que con las variables de trabajo dentro del hogar, se estima el efecto para todas las mujeres, lo que genera un punto de masa en 0 horas trabajadas donde están el 13% de las mujeres de la muestra. En este caso, el paro ocasionó una caída de 2.1 horas de trabajo a la semana. Los controles incluidos en estas estimaciones son los mismos controles incluidos en las regresiones de trabajo dentro del hogar, a excepción de la variable dicótoma de ocupación. Estos resultados indican que el aumento de las horas de cuidado de menores, que no se vio equilibrado con una disminución en la dedicación a otras labores en el hogar, sí se vio compensado en un 70% por una caída en la oferta de horas en el mercado laboral. El tiempo que no se vio compensado por esta caída en las horas de trabajo fuera del hogar y la permanencia de las horas de trabajo dentro del hogar, pudo haber venido de una disminución de las horas de ocio de las mujeres. Por otro lado, los resultados para los hombres son consistentes y no existe un cambio estadísticamente significativo en la realización de labores dentro o fuera del hogar. Esto comprueba que el efecto del choque fue soportado únicamente
23
por las mujeres, en vista de que solo fueron ellas las que ajustaron su restricción de tiempo para dedicar más tiempo al cuidado de niños y menos tiempo a trabajar.
Tabla 6. Efecto del paro de docentes sobre el trabajo remunerado fuera del hogar.
(1) (2)
Efecto del paro de docentes
Variable dependiente Mujeres Hombres
Ocupado 0.00570 -0.00602 (0.00770) (0.00631) [30098] [28323] % Efecto 0.66 -0.65 Horas de trabajo -2.725*** -0.403 (ocupados) (0.463) (0.434) [25854] [25762] % Efecto -7.46 -0.85 Horas de trabajo -2.057*** -0.654 (todos) (0.501) (0.497) [29794] [27983] % Efecto -6.48 -1.51 Controles 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. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Teniendo en cuenta los resultados anteriores, se propone mirar más a fondo qué características observables de las mujeres o de sus hogares están guiando estos efectos. Siguiendo la literatura de cuidado, el número de hijos y la edad de los hijos son determinantes importantes del tiempo que se dedica al cuidado de niños en el hogar (Kendig y Bianchi, 2008; Milkie, et al., 2004). Por este motivo, se realiza un ejercicio adicional en donde se permiten efectos heterogéneos por la edad del hijo menor para distinguir la diferencia en la demanda de cuidado urgente de madres con niños pequeños y madres con adolescentes. Siguiendo la ecuación (2) se incluye una variable dicótoma que toma el valor de 1 si el hijo menor de la mujer tiene entre 5 y 11 años, es decir, está en edad de ir a primaria básica y 0 de lo contrario.
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Tabla 7. Efecto del paro de docentes para las mujeres según edad del hijo menor.
(1) (2)
Edad del hijo menor
Variable dependiente
Mujeres con hijo menor entre 5 y 11 años
Mujeres con hijo menor entre 12 y 18 años
Panel A
Cuidado de niños 0.0432*** -0.0196
(0.0119) (0.0191)
[29823] [29823]
Horas de cuidado de niños 4.081*** -0.111
(cuidadores) (0.431) (1.444)
[14141] [14141]
Horas de cuidado de niños 3.388*** -0.285
(todos) (0.339) (0.539) [29808] [29808] Panel B Ocupado 0.00878 0.00437 (0.0091) (0.0171) [29823] [29823] Horas de trabajo -2.712*** 0.0574 (ocupados) (0.549) (1.020) [25854] [25854] Horas de trabajo -1.979*** 0.279 (todos) (0.591) (1.112) [29794] [29794] Controles 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. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
De acuerdo con los resultados de la Tabla 7, se puede concluir que hay un efecto diferencial del paro de docentes para las mujeres, de acuerdo a la edad de su hijo menor. En el margen extensivo esto se explica porque ahora más mujeres con hijos pequeños están dedicando tiempo a esta actividad, mientras que las mujeres con hijos mayores no cambian su decisión de proveer cuidado. Paralelamente, son las mujeres con niños pequeños las que aumentan las horas de cuidado de sus hijos y disminuyen su oferta laboral. Según los
25
resultados, en el mes del paro las mujeres que cuidan niños y que su hijo menor tiene entre 5 y 11 años, aumentaron en 4.1 horas la dedicación horaria a esta actividad y disminuyeron 2.7 horas su oferta laboral semanal5.
También se analizan otras dos características de la composición de los hogares, que afectan las dos decisiones que tomaron las mujeres: cuidar niños y trabajar. En primer lugar, se mira el efecto que tiene el estado civil de las mujeres y se permiten efectos heterogéneos que den cuenta del efecto dependiendo si la mujer es soltera o está en una relación estable. En este punto particular no hay un consenso en la literatura sobre el efecto de un choque, pues se puede pensar que las mujeres solteras, aunque son las únicas proveedoras de ingresos del hogar, ante una necesidad de cuidado urgente de sus hijos pequeños, tienen que quedarse en casa porque no pueden repartir la responsabilidad de cuidado con su pareja y así se esperaría que este grupo es el que más se vea afectado (Kimmel y Connelly, 2007; Kalenkoski, Ribar y Stratton, 2006). Por el contrario, es posible que las mujeres casadas sean las que más reaccionen, dado que el costo de oportunidad en términos de ingresos es menor porque no son las únicas proveedoras de ingresos ni las que más dinero aportan al hogar6.
En el caso de este estudio, antes del choque había una diferencia significativa en las horas de cuidado y las horas de trabajo de estos dos grupos de mujeres. En promedio, las mujeres casadas dedicaban 4 horas más a la semana al cuidado de niños y trabajaban 2 horas menos que las mujeres solteras. Después del choque, se evidencia que existe un efecto diferencial solo en el margen intensivo y son las mujeres casadas las que ajustan sus horas de cuidado y trabajo, de forma que prima el segundo mecanismo mencionado. Para las mujeres solteras el costo de dejar de trabajar es muy alto y tienen que recurrir a otros mecanismos de ajuste para soportar el choque, diferentes a disminuir su oferta laboral.
5 En las tablas de efectos heterogéneos, la columna impar muestra el efecto condicional para el grupo 𝑆
𝑖= 1
dado por 𝛽̂ + 𝛽7 ̂ y la columna par muestra el efecto condicional para el grupo 𝑆4 𝑖= 0 dado por 𝛽̂. 4
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Tabla 8. Efecto del paro de docentes para las mujeres según características de su hogar.
(1) (2) (3) (4)
Estado civil Tercer cuidador
Variable dependiente
Casada o en
Unión Libre Soltera
Tienen un tercer cuidador en el hogar No tienen un tercer cuidador en el hogar Panel A Cuidado de niños 0.0325 0.00849 0.0280* 0.0281** (0.0216) (0.0215) (0.0169) (0.0124) [29823] [29823] [29823] [29823]
Horas de cuidado de niños 3.797*** 0.0144 4.299*** 3.633***
(cuidadores) (0.651) (0.845) (0.790) (0.487)
[14141] [14141] [14141] [14141]
Horas de cuidado de niños 2.249*** -0.295 2.578*** 2.328***
(todos) (0.434) (0.598) (0.554) (0.347) [29808] [29808] [29808] [29808] Panel B Ocupado -0.0033 -0.0208 0.0223 0.00159 (0.0116) (0.0155) (0.0145) (0.00911) [29823] [29823] [29823] [29823] Horas de trabajo -2.907*** -0.528 -3.226*** -2.835*** (ocupados) (0.655) (0.928) (1.151) (0.546) [25854] [25854] [25854] [25854] Horas de trabajo -2.637** -1.121 -2.884*** -2.371*** (todos) (0.728) (1.003) (0.723) (0.591) [29794] [29794] [29794] [29794] Controles Sí 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 las columnas 1 y 2. Se excluye otro cuidador en las columnas 3 y 4. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Otro rasgo importante de los hogares que determina la oferta laboral de las mujeres y la demanda de cuidado de sus hijos, es la presencia de otro adulto en el hogar que pueda proveer, de forma permanente o en ocasiones urgentes, servicios de cuidado. La literatura ha encontrado efectos grandes de vivir con los padres, con los suegros o de vivir cerca de ellos (Compton y Pollak, 2014; Aassve, Arpino y Goisis, 2012). Sin embargo, en el caso de este estudio no hay un efecto diferencial para mujeres que tienen otro pariente viviendo con ellas sobre las decisiones de cuidado de niños o de trabajo después del choque.7 Esto puede ser explicado porque solo el 12% de las mujeres viven con otro pariente adulto en el hogar y
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únicamente el 20% de estos parientes reportan cuidar niños. Así, es posible que no se encuentre un efecto debido a que solo el 2.5% de las mujeres cuentan con terceros cuidadores efectivamente.
Finalmente, se estudia si las características del trabajo de las mujeres condicionan su reacción ante el paro de profesores. Es un hecho registrado en la literatura que las mujeres usualmente eligen trabajos que son más flexibles y compatibles con sus responsabilidades en el hogar, como trabajos informales, trabajos de medio tiempo o trabajos independientes (Lombard, 2007; Campaña, Giménez-Nadal y Molina, 2017). En Colombia, al igual que en otras naciones de América Latina la participación de las mujeres en la economía informal es bastante alta (Ramírez, Tribín y Vargas, 2017), el porcentaje de mujeres ocupadas que reportan cotizar a pensiones en la muestra es del 40%. Por este motivo, es interesante y posible, dada la riqueza de los datos de la GEIH, estudiar si hay una respuesta diferencial para las variables de formalidad y tipo de jornada laboral que trabajan las mujeres.
Siguiendo los criterios del DANE (2009), se define que una persona tiene un empleo formal si está afiliado a seguridad social en pensión y trabaja una jornada de tiempo completo si trabaja más de 30 horas a la semana. Los resultados que se muestran en la Tabla 9 son específicamente para la muestra de las mujeres ocupadas, pues solo para ellas se tiene la información necesaria para construir las variables que permiten hacer el ejercicio de efectos heterogéneos. Se encuentra que el efecto está ocasionado por las mujeres que tienen empleos informales, que antes del paro trabajan 6 horas menos a la semana que las mujeres en empleos formales. En específico, disminuyen en 2.9 horas la intensidad horaria semanal dedicada a trabajar fuera del hogar, lo cual puede estar ocasionado por una mayor flexibilidad de los horarios para estas mujeres. Entonces, se puede pensar que opera un mecanismo parecido al efecto que tiene el estado civil de las mujeres, es decir, reaccionan las mujeres que tienen la posibilidad de hacerlo. Por otra parte, no se encuentra evidencia de un efecto diferencial dependiendo del tipo de jornada que trabajen las mujeres.8
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Tabla 9. Efecto del paro de docentes para las mujeres según características de su trabajo.
(1) (2) (3) (4)
Formalidad Jornada laboral
Variable dependiente Informal Formal Tiempo parcial Tiempo Completo
Horas de trabajo -2.883*** 1.240 -3.391*** -2.713*** (0.584) (0.935) (0.326) (0.326) [25854] [25854] [25854] [25854] Controles Sí Sí Sí Sí
Muestra Ocupadas Ocupadas Ocupadas Ocupadas
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. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Todos los resultados anteriores indican que el paro ocasionó que las horas de cuidado de niños aumentaran y las horas de trabajo disminuyeran. Por consiguiente, puede que no solo su restricción de tiempo se haya visto modificada, sino también su restricción de ingresos. Para evidenciar esto, se estima el efecto del paro sobre los ingresos laborales mensuales de las mujeres y sobre los ingresos del hogar9. No se encuentra una prueba concluyente de que el paro ocasione una caída en los ingresos de los hogares. Aunque se estima una caída de $31623 de los ingresos de las mujeres, los resultados no se mantienen cuando se realiza una transformación logarítmica a los ingresos, porque en este caso el efecto es negativo y no significativo. Bajo la premisa de que la educación es un predictor de los ingresos (las personas más educadas tienen mayores ingresos laborales) y el resultado de que no hay efectos heterogéneos por nivel educativo en las horas de trabajo a la semana (ver Anexo 5), se puede dar una intuición de porqué la transformación hace que el efecto no sea significativo. La transformación logarítmica hace que la parte izquierda de la distribución de ingresos, donde el efecto sobre los ingresos es más pequeño en magnitud, se expanda. Por el contrario, ocasiona que la cola derecha de la distribución, donde están los efectos más grandes sobre los ingresos, se comprima y esto produce que el efecto no sea significativo.
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Tabla 10. Efecto del paro de docentes sobre los ingresos laborales.
(1) (2) (3) (4)
Efecto del paro de docentes
Mujeres Hogares Variable dependiente Ingresos laborales Logaritmo de los ingresos Ingresos laborales Logaritmo de los ingresos Ingresos laborales -31623.36** -0.0126 -134413.64*** -0.0231 (12899.70) (0.0179) (48704.05) (0.0210) [22028] [22028] [22028] [22028] Controles Sí Sí Sí Sí
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.
Sin embargo, al tener en cuenta que las horas de trabajo remunerado disminuyeron únicamente para las mujeres que reportan tener trabajos informales, se encuentran los resultados esperados para los ingresos laborales de las mujeres y sus hogares. En particular, el paro ocasionó una caída del 14.75% de los ingresos mensuales reportados por las mujeres en trabajos informales y del 11.54% de los ingresos laborales totales de sus hogares (ver Tabla 11).10 Lo anterior implica que las mujeres en trabajos informales, que en promedio ganan menos que las mujeres en trabajos formales11, dejaron de recibir en el mes del paro de docentes $69234 y sus hogares $16114112. Por el contrario, no existe ningún efecto sobre los ingresos laborales de las mujeres en trabajos formales, dado que no disminuyeron su oferta laboral semanal durante el mes del paro. Entonces, se encuentra que la disyuntiva que ocasionó el paro de docentes entre el tiempo dedicado a cuidar niños y a trabajar, afectó el bienestar de los hogares de las mujeres en trabajos informales. Aunque las mujeres se quedaron en casa y brindaron supervisión y cuidado a sus hijos, el bienestar de estos hogares disminuyó debido a la caída de los ingresos laborales.
10 La columna (1) muestra el efecto condicional para el grupo 𝑆
𝑖= 1 dado por 𝛽̂ + 𝛽7 ̂ , la columna (2) muestra 4
el efecto condicional para el grupo 𝑆𝑖= 0 dado por 𝛽̂ y la columna (3) muestra la diferencia entre los dos 4
grupos dado por 𝛽̂. 7
11 Los ingresos laborales promedio de las mujeres en trabajos informales es de $469226, mientras que las mujeres en trabajos formales reciben en promedio $1159544.
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Tabla 11. Efecto diferencial sobre los ingresos según el tipo de trabajo de las mujeres.
(1) (2) (3)
Formalidad
Variable dependiente Informal Formal Diferencia Ingresos laborales (mujeres) -69234.62*** -24198.62 -45036.00*
(16689.10) (20332.35) (26307.55)
[22028] [22028]
% Efecto -14.75 -2.09
Ingresos laborales (hogares) -161141.73** -56343.01 -104798.72**
(78114.69) (70325.10) (-50801.78)
[22028] [22028]
% Efecto -11.54 -2.35
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
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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
