El efecto de las remesas en la participación laboral : el caso de El Salvador

Texto completo

(1)Facultad de Economía y Negocios. EL EFECTO DE LAS REMESAS EN LA PARTICIPACIÓN LABORAL: EL CASO DE EL SALVADOR. Tesis para optar al grado de Master of Art in Economics otorgado por Georgetown University y al grado de Magíster en Economía de la Universidad Alberto Hurtado. Por JULIA MARITZA ESCOBAR MIRANDA. Profesor Guía: Marcela Perticara. Santiago, Chile 2017.

(2) Facultad de Economía y Negocios. EL EFECTO DE LAS REMESAS EN LA PARTICIPACIÓN LABORAL: EL CASO DE EL SALVADOR. Por JULIA MARITZA ESCOBAR MIRANDA. Marcela Perticara Profesor Guía. Eugenio Giolito Director Magíster. Santiago, Chile 2017 2.

(3) TABLA DE CONTENIDO. 1. Introducción………………………………………………………………………. 5. 2. La importancia de las remesas en la economía de El Salvador……………. 7. 2.1 La migración en El Salvador………………………………………………... 8. 2.2 La importancia de la remesas a nivel macroeconómico……………….... 9. 2.3 La importancia de la remesas en los hogares salvadoreños………….... 10. 3. Revisión de literatura…………………………………………………………….. 12. 4. Datos y especificación del modelo……………………………………………... 15. 4.1 Datos………………………………………………………………………….. 15. 4.2 Construcción del panel de datos “no intencionado” 2008-2009.............. 16. 4.3 Pruebas de atrición………………………………………………………….. 19. 4.4 Especificación del modelo…………………………………………………... 21. 5. Estimando el efecto de las remesas en la participación laboral……………. 24. 6. Conclusiones …………………………………………….................................. 25. Bibliografía……………………………………………………………….................. 27. Gráficos y tablas…………………………………………………………………….. 30. 3.

(4) Resumen Las remesas juegan un papel importante en el ingreso de los hogares salvadoreños. En este trabajo se analiza como este tipo de transferencias externas modifican las decisiones de participación en el mercado de trabajo para mujeres y hombres, haciendo uso de un panel de datos elaborado para los años 2008-2009, que permite medir dinámica laboral. Utilizando un modelo lineal de probabilidad con efectos fijos individuales y temporales, se estima que las mujeres que pertenecen a familias receptoras de remesas tienden a trabajar menos que sus contrapartes, por su parte los hombres no ven afectadas sus decisiones de participación laboral por residir en este tipo de hogares.. Abstract. Remittances play an important role in the income of Salvadoran households. In this paper we analyze how this type of external transfers modify the decisions to participate in the labor market for women and men, using a data panel built for the years 2008-2009, which allows us to measure labor dynamics. Using a linear probability model with fixed effects at the individual and per year level, the study estimates that women belonging to families that receive remittances tend to work less than their counterparts, while men are not affected by their labor participation decisions by residing in this type of homes.. 4.

(5) 1. Introducción. El Salvador es el segundo país a nivel de América Latina con la mayor tasa en porcentaje del Producto Interno Bruto, PIB, en recepción de remesas (16,5% del PIB para 2015). Detrás de este resultado se encuentra un fenómeno que ha caracterizado la dinámica poblacional y económica del país, principalmente en los últimos 30 años, y es el fenómeno migratorio. La mayor afluencia de salvadoreños hacia el exterior se generó durante la década de los años ochenta, donde el éxodo de salvadoreños se dio principalmente por la cruda inestabilidad política que se vivió en el llamado “conflicto armado”. Posterior a este periodo, las migraciones de salvadoreños no cedieron, e incluso incrementaron en gran cuantía en la segunda mitad de la década de los noventas, cuando la economía salvadoreña entró en una etapa de lento crecimiento económico, y poca generación de puestos de trabajo, por lo cual la opción de muchos salvadoreños ha sido y continua siendo la emigración. Según estimaciones la mayor parte de la migración de salvadoreños se ha dirigido hacia los Estados Unido, más de un 90% de ellos reside en este país (PNUD, 2005). El Banco Mundial en su informe de Perspectivas Globales para el año 2017, hace mención de la importante influencia de la economía de los Estados Unidos sobre la economía mundial, señala que una quinta parte de las remesas son generadas en este país, por lo cual la evolución de la economía de los Estados Unidos, debido a sus vínculos internacionales puede tener consecuencias sustanciales para las economías que dependen altamente de Estados Unidos. Lo que aconteció con la última crisis económica mundial, es un ejemplo de ello. Resultado de la abrupta caída en los mercado financieras, la economía de los Estados Unidos vio caer su crecimiento económico en 2008, condición que se mantuvo y agravó en 2009, y que generó una crisis económico a escala internacional. El crecimiento económico de Estados Unidos cayó de manera consecutiva durante cuatro trimestres (II trimestre 2008-I trimestre 2009) 1 . Durante este tiempo, indicadores de consumo, inflación y otras variables macroeconómicas experimentaron periodos de altas fluctuaciones. El más sensible fue el desempleo que paso de estar en niveles por debajo de 5% a llegar en 2009 a ser del 10%, y más aún el desempleo latino, que. 1. Según U.S. Bureau of Economic Analysis. Disponible en: https://www.bea.gov. 5.

(6) alcanzó tasas cercanas al 13% 2 . Dado que parte de este grupo de desempleados dejaron de percibir ingresos, tuvieron que verse obligados a reducir o incluso dejar de enviar remesas a familiares en sus países de origen. De tal manera que el flujo proveniente de remesas se redujo dramáticamente. Hasta 2008 las remesas mostraban una tendencia de crecimiento sostenido que desde el año 2000 había sido en promedio del 10%, pero para 2009 fruto de la crisis económica, El Salvador experimentó una caída en los flujos de remesas de -9,5%. Los más afectados por la caída de las remesas fueron los hogares receptores de remesas, quienes vieron reducido en promedio los montos percibidos de remesas en -14%. Tomando en consideración que las remesas juegan un papel importante como parte del ingreso de los hogares salvadoreños, esta investigación busca responder la pregunta de cómo cambia la participación laboral de los individuos pertenecientes a hogares receptores de remesas. Investigaciones para El Salvador se han planteado la pregunta y la han respondido (Acosta, 2006), como también estudios para otros países quienes han mostrado tasas de recepción de remesas similares a las de El Salvador, como México (Hanson, 2005; y Cox & Rodríguez, 2009) y Nicaragua (Funkhouser, 2006) . Las ventajas que presenta este estudio es que toma en consideración para el análisis los años 2008-2009, lo cual permite capturar el efecto de las caídas de remesas, como variación exógena, ocasionado por la crisis económica internacional de 2008. Y segundo lugar, se hace uso de un panel de datos elaborado a partir de las Encuesta de Hogares de Propósitos Múltiples (EHPM) para estos dos años. Lo anterior permite hacer un análisis dinámico y más riguroso de los efectos de las remesas en el mercado laboral, especialmente en la participación laboral. Es así como haciendo uso de modelos de efectos fijos se trata de superar problemas de sesgo de selección que no es posible soslayar cuando se está usando información de corte transversal. Los resultados arrojados muestran un efecto negativo de las remesas sobre la participación laboral de las mujeres que pertenecen a hogares receptores de remesa, por su parte los hombres no ven afectados sus decisiones laborales. Estos resultados se deben a que la participación de la mujer dentro. 2. Según el U.S. Bureau of Labor Statistics. Disponible en: https://www.bls.gov. 6.

(7) del mercado laboral es muy baja (47,8%)3 y la mitad de la de los hombres (80,7%). Por tanto cambios en la recepción de los montos de remesas tienen un impacto fuerte en la decisión de la mujer de emplearse. El documento está organizado de la siguiente manera; el segundo apartado presenta una breve reseña histórica del fenómeno migratorio acontecido en El Salvador, y se muestra la importancia a nivel macroeconómico y microeconómico (a nivel de hogar) de la remesa para la economía salvadoreña. El apartado tres muestra la teoría económica detrás de los modelos de oferta laboral, y se presentan algunos estudios a nivel nacional e internacional que han buscado medir los efectos de este tipo de ingresos no laborales como son las remesas, en la oferta laboral. El cuarto apartado presenta la metodología utilizada para generar el panel de datos, las pruebas que miden su representatividad, y la especificación del modelo de participación laboral estimado en esta investigación. El quinto apartado, presenta los resultados de los modelos estimados de participación laboral; y por último se muestran algunas conclusiones y consideraciones sobre el tema abordado.. 2. La importancia de las remesas en la economía de El Salvador Las remesas juegan un rol importante para aquellas economías las cuales estos flujos externos se han caracterizado por ser permanentes y han mostrado una tendencia creciente durante muchas años. Para los países en desarrollo las remesas llegaron a alcanzar los U$ 432.000 millones para 2015, lo que ha representado más de tres veces el monto de las asistencias oficiales para el desarrollo (World Bank, 2016). Del monto de remesas señalado, América Latina recibió U$ 69.047 millones en remesas para el año 2015, siendo México el mayor receptor (U$ 26.164 millones) a nivel de región 4 . Al expresarlo en porcentaje del PIB, lo cual permite medir la importancia relativa que tiene las remesas en las economías de los países receptores, lidera la lista Honduras como el mayor receptor de remesas a nivel de América Latina con un monto que representó el 17,9% del. 3. Tomando en consideración la tasa global de participación, que está definido como la relación porcentual entre el número de personas que componen la fuerza de trabajo o PEA y el número de personas que integran la PET. 4 Cuarto receptor a nivel mundial para 2015.. 7.

(8) PIB en 2015, y en segundo lugar se encuentra El Salvador con 16,5% del PIB5 para el mismo año.. 2.1 La migración en El Salvador Para entender por qué las remesas representan una fuente de ingresos externa importante para la economía de El Salvador, es pertinente describir un fenómeno que ha estado presente y ha caracterizado la dinámica poblacional y económica del país, principalmente en los últimos 30 años, y es el fenómeno migratorio. El país se ha caracterizado por ser un país de saldos migratorios negativos, debido a los altos flujos de salvadoreños hacia el exterior. A pesar que no existe un registro exacto de cuántas personas migraron en años pasados o cuántos migran en la actualidad, ni tampoco existen datos estadísticos globales que midan efectivamente la población salvadoreña en el exterior (PNUD, 2005), existen estimaciones a partir de encuestas, registros continuos, e información proveniente de los últimos censos de población que permite medir el volumen de la movilidad internacional en el país. Aunque las estimaciones con que se cuentan no son suficientemente precisas, se reconoce y desde hace mucho tiempo, que “El Salvador se ha caracterizado por ser eminentemente un país expulsor de población” (DIGESTYC, 2009). Así lo muestra el Grafico 1, que presenta estimaciones de flujos migratorios de salvadoreños desde 1950 y sus proyecciones hacia el año 2050. Como se puede observar la historia de migraciones de salvadoreños hacia el exterior data desde hace más de 60 años, en ese entonces los salvadoreños en su mayoría migraban (10 mil salvadoreños entre 1950-1960) a países centroamericanos en busca de mejores oportunidades de empleo. El incremento de la inestabilidad sociopolítica y los primeros estallidos del conflicto militar en la década de los setenta generó un cambio tanto “cualitativo como cuantitativo en los flujos migratorios” (PNUD, 2005), comparado con el período anterior, por un lado se incrementó significativamente el número de personas (36 mil salvadoreños migraban en promedio en el quinquenio 1975-1980) y el destino se modifica, ya no era hacia los países vecinos sino principalmente hacia los Estados Unidos.. 5. World Development Indicators, World Bank. Disponible en: http://data.worldbank.org/datacatalog/world-development-indicators. 8.

(9) La década de los ochenta es la época donde el conflicto armado se encrudeció y de igual manera la huida de salvadoreños hacia el exterior, el ambiente de inestabilidad social, inseguridad, y los constantes enfrentamientos entre los grupos en disputa durante la guerra 6 , fueron la principal razón del agudo éxodo salvadoreño, más de 48 mil personas abandonaban el país en promedio cada año, durante este tiempo. Luego de la firma de los Acuerdos de Paz en enero de 1992, la economía de El Salvador tuvo una fuerte recuperación, creciendo en promedio al 6% durante 1990-1995, producto del restablecimiento económico posguerra. Pero posteriormente a este período de auge, el país comenzó una etapa de desaceleración y estancamiento económico que se ha mantenido hasta la actualidad. El flujo migratorio ha continuado, incluso se mantuvo muy por encima de los experimentados durante la guerra civil, más de 65 mil personas en promedio entre 1995-2000, y actualmente se estima ronden casi 46 mil los salvadoreños que emigran anualmente hacia el exterior. Las causas, el deterioro de la economía por casi 20 años, la falta de oportunidad y más recientemente la ola delincuencial han generado que el fenómeno migratorio persevere en el tiempo, siendo el principal país de destino los Estados Unidos, donde se estima que se concentra el 90% de los salvadoreños migrantes según el PNUD (2005). A raíz de esto y dado que la estrategia de las personas que decidieron migrar lo hicieron con el objetivo de generar ingresos en el extranjero para remitirlos a sus familias residentes en El Salvador, es que los flujos de remesas han sido significativamente altos para El Salvador, lo cual han generado un impacto no solo a nivel del hogar que los recibe, sino ha tenido implicaciones para la economía en su conjunto.. 2.2 La importancia de la remesas a nivel macroeconómico Las remesas han representado un fuerte flujo de ingresos externos, permanente y creciente. Así se muestra en la Tabla 1, El Salvador para principios de la década de 1990, recibió un monto de US$790 millones en concepto de remesas y actualmente ese monto se ha triplicado alcanzando los US$ 4.270 millones de dólares para 2015. Su importancia relativa también se ha visto incrementada, pasando de representar el 10,5% del PIB para el año 1996 a alcanzar el 18,7% en 2006, 6. La zona más afectada durante el conflicto armado fue la región oriental del país, y por ende de donde provenían la mayor parte de las migraciones externas.. 9.

(10) posterior a la crisis internacional del 2008, su importancia relativa se redujo, pero sigue siendo una fuente importante de ingresos para la economía nacional, tal es el caso que al compararse con otros flujos externo como son las exportaciones y los flujos de inversión extranjera directa (IED), permite observar lo vital que es para la economía nacional los flujos de remesas. Con relación a las entradas de ingresos por exportación, las remesas han representado el 75% de ellos en promedio para los últimos años, 2010-2015, y ha superado en más de diez veces los montos de IED para el mismo período (Tabla 1). Existen varios estudios que tratan de medir los efectos a nivel macroeconómico ocasionado por los altos y permanentes montos de entrada provenientes de las remesas. Rivera Campos (1996), citado por Cáceres & Saca (2006), establece un escenario en el cual las remesas decaen paulatinamente, como resultado encontró que dicha situación conduciría a un deterioro creciente de cuenta corriente, estimando que su déficit podría alcanzar niveles superiores al 10% del PIB7. En estudios más recientemente, Cáceres & Saca (2006) plantearon los efectos macroeconómicos de las remesas para la economías de El Salvador y de otros países centroamericanos, formulando un modelo con funciones impulso-respuesta que incluía variables del sector real y financiero de las economías, le permitió medir impactos sobre variables reales y monetarias por la entrada constante de remesas, tanto a nivel nacional como a nivel de la región centroamericana. Los resultados que los autores encuentran muestran efectos macroeconómicos adversos en el corto plazo, debido a que las considerables entradas de remesas llevan a una apreciación del tipo de cambio real; un aumento en los precios al consumidor, el tipo de interés y las importaciones; y una disminución de la actividad económica, la oferta monetaria y las reservas internacionales. A pesar de los hallazgos encontrados, los autores afirman que la persistencia de estos flujos ha servido para amortiguar los choques económicos que han afectado a El Salvador, siendo uno de los principales pilares de la estabilidad macroeconómica, por su constante y rápido crecimiento han apoyado un alto nivel de consumo privado, que sin estos montos no sería posible alcanzar.. 7. Actualmente el déficit de cuenta corriente alcanza los US$920 millones, lo cual representa el 3,6% del PIB para el año 2015.. 10.

(11) 2.3 La importancia de la remesas en los hogares salvadoreños Los millones de salvadoreños que residen en el exterior, en su mayoría en los Estados Unidos, remiten parte de sus ingresos a sus familiares residentes en El Salvador. Según estimaciones se dice que en el área urbana del país el 80% de estas remesas son destinadas a consumo, 15% a educación y salud, 3% inversión y 2% ahorro; y en el área rural es el 90% a consumo, 7% a educación y salud, 2% a inversión y 1% al ahorro (Cáceres & Saca , 2006). Por la importancia que tienen las remesas como soporte del gasto de los hogares, considerada la segunda fuente de ingresos más importante para el hogar (Acevedo & Cabrera, 2012), se habla que estas han impactado en variables como pobreza y desigualdad, y en variables que tienen que ver con decisiones que toma el hogar resultado de contar con este tipo de transferencias como son; inversión en educación, asistencia escolar y en la participación laboral, que es la variable de interés de este estudio. En un estudio desarrollado por Rivera Campos & Lardé de Palomo (2002) en el cual miden el efecto de las remesas sobre la pobreza, los autores encontraron para el año en estudio, que las remesas ayudaron a reducir la tasa nacional de pobreza en 4,2%, y el índice Gini, que mide la desigualdad en los ingresos, paso de 0,55 a 0,53, es decir la desigualdad disminuyó. Iguales hallazgos fueron encontrados por Acosta, Fajnzylber, & Lopez (2008) en un estudio en el que consideraron 11 países de América Latina, incluido El Salvador, se determinó que 9 de los 11 países, con excepción de Nicaragua y Perú, el Gini, era más alto para los hogares con ingresos sin remesas, lo cual sugería que si las remesas se eliminaban de manera exógena, la desigualdad aumentaría; a las mismas conclusiones llegaron también Acevedo & Cabrera en el año 2012. De igual manera ha sido estudiado el efecto de las remesas sobre inversión en capital humano como resultado de las decisiones de los hogares de direcciones parte de estas transferencias externas a educación. En este grupo de estudios se encuentra el de Cox & Ureta (2003), quienes utilizando un modelo de riesgo y análisis de corte transversal examinaron los determinantes de la asistencia escolar, demostrando que en las zonas rurales la probabilidad de que un niño de un hogar que recibe remesas (base $100 de remesa), abandone la escuela primaria es 56% menor que la de un niño de un hogar que no recibe remesas, los cálculos para el área urbana correspondieron a una probabilidad de 24% menor; concluyendo que las remesas tienen un efecto grande y significativo en la retención escolar.. 11.

(12) Acosta (2006) luego de considerar la posible selección de muestras y problemas de endogeneidad en la recepción de remesas, muestra que las remesas aumentan la probabilidad de permanecer en la escuela para los niños en hogares receptores de remesas, pero dicho efecto solo es plausible en subgrupos de niños de temprana edad, entre 11 y 14 años, y sin ningún efectos sobre los niños en edad de 15 y 17 años. Adicional a los anteriores hallazgos, explora el efecto positivo de las remesas en el trabajo infantil, y encuentra que la probabilidad de que un niño perteneciente a un hogar receptor de remesas se emplee se reduce en promedio en -6,5%, lo cual indica que la remesas están sustituyendo el trabajo infantil en el presupuesto familiar. El interés de este estudio es analizar el efecto de las remesas sobre las decisiones de participar activamente en el mercado laboral de los individuos perteneciente a hogares receptores de remesas. Existen varios estudios a nivel nacional e internacional que han medido tal efecto utilizando diferentes técnicas de estimación, estos se presentarán en el siguiente apartado.. 3. Revisión de literatura Según el modelo neoclásico de oferta de trabajo, los individuos asignan su tiempo entre trabajo y ocio para maximizar su utilidad, lo cual está sujeto a la restricción presupuestaria de tiempo disponible y de riqueza, considerando para ello ingresos laborales y no laborales; y también depende de características tanto individuales como del hogar o del entorno económico. Características individuales como sexo, son importante debido a que tanto la literatura económica (Becker, 1965; Heckman, 1974; entre otros) como estudios realizados (Acosta, 2006), encuentras claras diferenciaciones en las estimaciones de oferta laboral, tanto a nivel extensivo (participación laboral) como a nivel intensivo (horas de trabajo), entre hombres y mujeres. Es acá donde se vuelve necesario mencionar un concepto importante que subyace detrás de las decisiones de trabajar de los individuos en los modelos de oferta laboral, y es el salario de reserva, que muestra el mínimo salario que el individuo está dispuesto a recibir para participar dentro del mercado de trabajo; si este aumenta, manteniendo todas lo demás variables constante, se reduce la probabilidad de que el individuo ingrese al mercado laboral. Al analizar diferencias entre hombres y mujeres, Heckman (1974) sugiere que los niños en el hogar cumplen un rol restrictivos para la participación. 12.

(13) laboral más que todo de las mujeres, aumentando en mayor medidas sus salarios de reserva en comparación con el de los hombres, con base en estimaciones que realiza encuentra que este efecto restrictivo es significativo cuando en el hogar habitan niños en temprana edad (menores a seis años). Lo que se argumenta, y así lo plantea Becker (1985), que lo que está detrás es una diferencia sustancial en el uso del tiempo para las mujeres, para quienes el tiempo no solo lo distribuye entre trabajo y ocio, sino también a realizar actividades dentro del hogar y al cuidado de los niños; que son actividades, como ya lo había mencionado en trabajos previos, Becker (1965), de producción de bienes y servicios dentro del hogar. Haciendo esta distinción se logra comprender la dinámica de la participación de las mujeres en el mercado de trabajo, y entender las razones por las cuales la evidencia muestra que las mujeres participan menos que los hombres. Al considerar las restricciones presupuestarias del individuo, aparece los ingresos no laborales, los cuales pueden jugar un rol muy importante a la hora de que el individuo decida ser parte del mercado laboral, afectando la tasas de participación laboral. Dentro de estos ingresos no laborales, muchos investigadores colocan a las remesas como transferencias externas que los hogares reciben de sus familiares en el extranjero, y según los postulados teóricos al ser un ingreso no laboral (Heckman y Ashenfelter, 1974) desincentivan la inserción de los miembros de los hogares receptores al mercado de trabajo ha medida que este ingreso se vuelve más alto y más importante, ponderado con otros ingresos. Existen varios estudios a nivel internacional que tratan de medir los efectos de las remesas en la oferta de trabajo de los individuos perteneciente a hogares receptores de remesas. Estos estudios se han hecho en su mayoría en países en donde las remesas juegan un papel muy importante dentro de la economía nacional y dentro del hogar, países como México, Nicaragua, y El Salvador; que reciben altos y continuos flujos de remesas, especialmente de Estado Unidos. Separando las remesas consideradas persistentes de las remesas recibidas de manera esporádica para los hogares mexicanos, Cox & Rodríguez (2009)8, estimaron los efectos de las remesas sobre la participación en la fuerza de trabajo. Utilizando solamente los hogares con remesas persistentes los autores esperaban encontrar más probabilidad de alterar el comportamiento de los individuos al decidir entrar o no al mercado de trabajo; 8. Como fuente de información la Encuesta Nacional de Empleo Trimestral, ENET, 2002.. 13.

(14) y utilizando la métrica de propensity score matching encontraron evidencia de los efectos negativos de las remesas sobre la participación en el mercado de trabajo en México. También para México Hanson (2005) estimó efectos sobre el mercado de trabajo a causa de las emigraciones mexicanas, y lo hizo a nivel de regiones. Encontró que los estados con mayor porcentaje de migrantes presentaban menores porcentajes de población dentro de la población económicamente activa, es decir que estén dentro del mercado laboral, y también concluye que los salarios de este tipo de estados son más altos que los estados con bajos porcentaje de mexicanos migrantes. Para Nicaragua Funkhouser (2006) 9 examinó el impacto de las migraciones sobre el mercado laboral y la pobreza. Encontrando que los hogares con familiares que habían migrado al extranjero, mostraban una reducción en el número de miembros que trabajan, reducciones en los ingresos laborales y eran menos pobres. En El Salvador también se han llevado a cabo estudios que buscan relacionar la recepción de remesas con la decisión de los individuos de ingresar al mercado laboral. Dentro de estos estudios se destaca el desarrollado por Acosta (2006), quien utilizando la Encuesta de Hogares de Propósitos Múltiples (EHPM) de El Salvador para 1998 encuentra que las remesas están relacionadas negativamente con la oferta de mano de obra femenina adulta, mientras que la participación laboral masculina promedio no se ve afectada por el hecho de que el hogar reciba o no remesas. Estos hallazgos robustos, fueron definido luego de corregir por el potencial sesgo de selección de muestra que está presente por el hecho que los hogares receptores de remesas no son asignados aleatoriamente, para ello implementa como técnica de estimación propensity score matching, que le permite encontrar miembros de hogares similares y así estimar de forma no paramétrica el efecto de las remesas en la participación laboral. Adicionalmente, corrige los posibles problemas de endogeneidad utilizando variables instrumentales, entre las que considera por un lado el número de migrantes internacionales que retornaron a su hogar en El Salvador al menos los últimos dos años 10 , lo cual representaba el 2,7% de hogares en la. 9. Utilizó datos longitudinales de las Encuestas de Medición de Estándares de Vida 1998 y 2001 en Nicaragua. 10 Dicha variable se encuentra disponible en la EHPM 1998, más no así en las EHPM 2008 y 2009 que son la base de este estudio.. 14.

(15) muestra11. Por otro lado, utiliza como segundo instrumento el tamaño de la red de migración a nivel municipal, considerando como medida la proporción de familias dentro del pueblo que actualmente tienen un miembro que ha emigrado al extranjero, este instrumento captura si el hogar pertenece a una región tradicionalmente receptora de remesas, en donde las redes de contacto con migrantes en el exterior ayude a otros en los procesos de migración. Siendo el estudio de Acosta (2006) una buena base de partida, este investigación busca, a partir del uso de un panel de datos 2008-2009, medir el efecto de las remesas en la participación laboral en El Salvador. Superando con ello, las dificultades de no contar con un panel de datos para medir dinámicas en los mercados laborales.. 4. Datos y especificación del modelo 4.1 Datos Para llevar a cabo las estimaciones se hizo uso de la información proporcionada por la Encuesta de Hogares de Propósitos Múltiples, EHPM, que la Dirección General de Estadística y Censo (DIGESTYC) de El Salvador dirige y presenta cada año desde 1975. La encuesta cuenta con ocho módulos permanentes que abarcan información sobre las características sociodemográficas, características de educación, información y comunicaciones, generales sobre la vivienda, empleo e ingreso, producción agropecuaria, salud, remesas familiares y gastos del hogar; tanto del hogar como de cada uno de los miembros que lo habitan. Se realiza a nivel nacional en los 14 departamentos del país 12, por área urbana y rural, área Metropolitana de San Salvador (AMSS), y a nivel de los 50 municipios auto-representados13. De tal manera que la convierte en la 11. Según Acosta (2006) entre los casos con retornos de migrantes internacionales, el 20% de ellos era el jefe de hogar, 14% el cónyuge, 45% hijos 11% nietos, y el restante 10%, otros miembros del hogar. 12 El Salvador tiene una extensión territorial de 21.040,7 kilómetros cuadrados y su división política y administrativa consiste en 14 departamentos, los que se desagregan en un total de 262 municipios. Cada municipio, a su vez, se divide en un área urbana, cabecera municipal, y área rural compuesta por los “cantones”. 13 La EHPM presenta limitantes a la hora de llevar a cabo análisis a nivel municipal, porque los 262 municipios no están totalmente representados dentro de la encuesta.. 15.

(16) base de datos más extensa, temporal y territorialmente, con la que cuenta El Salvador. Como lo menciona los aspectos metodológicos que son la base del diseño de las EHPM, estas se realizan tomando en cuenta un marco muestral que la DIGESTYC actualiza y/o renueva cada cinco años, el cual está basado en el material cartográfico del último Censo de Población y Vivienda 14. Dentro de este marco muestral se conforma una muestra maestra que se mantiene durante el quinquenio, por tanto permanece representativa a través del tiempo, dicha muestra maestra involucra la selección de una muestra de Unidades Primarias de Muestreo (UPM), llamadas también “segmentos”, los cuales están conformados por bloques de viviendas, tales segmentos son parcialmente rotados cada año para reducir con ello las no respuestas. Lo anterior permite mantener un cierto número de hogares en la muestra durante los cinco años de duración del marco muestral. A este grupo de hogares es posible identificarlos debido a que la encuesta posee un conjunto de identificadores unitarios; cada segmento está identificado individualmente por un número único que no cambia durante los cinco años, además cada hogar posee una combinación única de identificadores (lote, tipo, folio, viv). Por tanto, con esta información fue posible crear un panel de datos, para los años 2008-2009, que se denominará de aquí en adelante como panel “no intencionado”, nombrado así por Peña (2016), por la naturaleza del mismo. A continuación se hace una descripción de la metodología utilizada y de la importancia de contar con dicha herramienta para un análisis dinámico de las remesas y su impacto en el mercado de trabajo en El Salvador.. 4.2 Construcción del panel de datos “no intencionado” 2008-2009 Las ventajas de usar datos de panel es el poder observar y capturar cambios entre agentes económicos a través del tiempo, lo cual arroja análisis más dinámicos al incorporar la dimensión temporal de los datos, lo que añade un gran valor a estudios como el desarrollo en este documento. Una estructura de panel de datos es ideal para explicar la variabilidad de las remesas dentro de un hogar a través del tiempo, así lo destaca Acosta (2006) quien, como se hizo referencia anteriormente, haciendo un análisis de corte transversal utilizando las EHPM, mide los efectos de las remesas en la 14 El último Censo es del año 2007 que identificó 5.744.113 habitantes y 1.676.002 viviendas.. 16.

(17) participación laboral en El Salvador para hombres y mujeres; y al mismo tiempo señala la desventaja de carecer de una encuesta longitudinal para El Salvador que dé seguimiento al mismo grupo de hogares por varios años. Hasta este momento El Salvador no cuenta con datos de panel con representatividad nacional15 (Peña, 2016). Para superar este inconveniente varios estudios (por ejemplo, Gindling, Oliva, & Trigueros, 2010; Beneke de Sanfeliú, Oliva, Gindling, Delgado, & Vásquez, 2015; Peña, 2016) han reproducido paneles de datos a nivel individual y de hogar “no intencionados” o también denominados “pseudo paneles” tomando ventaja de la información contenida en las encuestas de hogares, las cuales tiene carácter de corte transversal, pero que por la metodología que las rige permite substraer información de una muestra de hogares que permanecen durante el quinquenio16 que dura el marco muestral vigente. Más recientemente Peña (2016) haciendo uso de la metodología planteada por Beneke de Sanfeliú, Oliva, Gindling , Delgado, & Vásquez (2015); y Gindling, Oliva, & Trigueros (2010), elabora en su estudio dos paneles de datos 2008-2009 y 2009-2010, los cuales le permite medir transiciones de pobreza y así establecer los determinantes que están detrás de la pobreza crónica y la pobreza transitoria para El Salvador. Gindling, Oliva, & Trigueros (2010) utilizaron esta técnica, buscaban a partir del la elaboración del panel, medir efectos sobre el mercado laboral y la pobreza, por el incremento de los salarios mínimos, teniendo en cuenta la dinámica de los trabajadores en la transición del estatus laboral y estatus de porbreza para el perídodo 2006-2007. Otro estudio que aporta también a medir dinámica dentro del mercado de trabajo en El Salvador es el desarrollado por Beneke de Sanfeliú, Oliva, Gindling , Delgado, & Vásquez (2015), quienes a partir de la elaboración de varios paneles de datos, los cuales lo denomian “pseudo-paneles”, examinan la trancisiones entre estados laborales favorables y no favorables; y asimismo cómo esas 15 El Gobierno de El Salvador con el apoyo del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) llevaron a cabo en los meses de Marzo y Diciembre del año 2013 la “Encuesta Longitudinal de Protección Social (ELPS)”, lo cual se ha considerado un primer paso para contar con encuestas de este tipo. Con la ELPS se busca conocer la situación y la evolución del Sistema de Seguridad Social, contando con aspectos estructurales y características socioeconómicas relacionadas. Pero dado que solo se cuenta con la encuesta realizada en 2013, no se puede considerar como panel de datos. 16 Dado el desgaste que sufre la muestra de hogares que permanecen durante el quinquenio del marco muestral, es conveniente considerar periodos bianuales para construir los paneles “no intencionados”.. 17.

(18) transiciones son influenciadas por características individuales, del hogar, del entorno y del trabajo; haciendo énfais en los factores que difieren entre hombres y mujeres para alcanzar y permanecer en trabajos “favorables17”. Para anlizar como las remesas impactan en la participación laboral en El Salvador se contruye un panel “no intencionado” para los años 2008-2009, que tiene como base el marco muestral del quinquenio 2008-2012, que cuenta con una muestra de 1.908 UPM o segmentos. Esto permite considerar el 2009, año en que las remesas sufrieron una caida significativa a cusa de la crisis inernacional de 2008. La metodología utilizada para la construcción del panel es la empleada por Peña (2016), la cual se describe a continuación: 1. Como primer paso se identifican las viviendas repetidas en la muestra durante los años 2008 y 2009. Para identificarlas se considera las variables que se mantienen constante en el tiempo: departamento, segmento y lista (la variable lista es el número asignado a cada vivienda dentro de cada segmento), que permite establecer un identificador único de vivienda en ambas bases de datos. Por medio de este procedimiento se puede comparar los identificadores creados en ambas bases de datos y así identificar las viviendas repetidas, las cuales son separadas del resto de viviendas para ser incluidas dentro del panel. 2. Dado que nada asegura que el hogar que habita en la vivienda repetida en ambas encuestas no pudo haberse cambiado de vivienda de un año a otro, se comparan que las características individuales del jefe de hogar (utilizando el identificador de vivienda creado, sexo, mes de nacimiento y edad, a esta última se le suma uno para hacerla comparable) sean las mismas en cada vivienda repetida de ambos años, para así descartar el problema anterior y asegurar que el hogar en 2008 continua siendo el mismo en 2009. 3. Luego de ser comparadas las cinco características del jefe de hogar, las observaciones coincidentes se separan y en las observaciones restantes se comparan las mismas características pero restando el cumplimiento de algunos de los cinco criterios18. Por medio de este. 17. Llamados así por los autores al empleo asalariado formal y el trabajo por cuenta propia con un ingreso superior al salario mínimo. 18 En la segunda ronda de comparación se consideran las cinco características para los jefes de hogar sin tomar en cuenta el año de nacimiento, luego en la tercera ronda de comparación se agrega de nuevo año de nacimiento pero se descarta la variable edad, en la. 18.

(19) procedimiento se elabora un identificador para las viviendas repetidas, con los mismos jefes de hogar entre 2008 y 2009. 4. Los mismos procedimientos utilizados para identificar a los jefes de hogar se aplica para los miembros de los hogares, el cual es indispensables para poder contar con un panel a nivel individual. 5. El último paso es tomar en cuenta la posibilidad del cambio del jefe de hogar de un año a otro, suponiendo que el conyugue en el año uno pasa a ser jefe de hogar en el siguiente año y viceversa; considerando las cinco características utilizadas en los anteriores pasos se comparan estas observaciones y se identifican los miembros de los hogares en donde el jefe de hogar cambia durante estos dos años. Por medio del proceso anterior se elabora un panel de datos a nivel individual y de hogar para los años 2008-2009, que da como resultado un total de 5.429 hogares y 15.804 personas, dentro de la muestra. Dado que el tamaño de la muestra de la EHPM de 2008 es de 26.674 hogares y 68.457 personas, es posible detectar un alto grado de atrición a nivel de hogar (67,5%) y mucho más a nivel de personas (77%). Por tanto, es importante medir si esta atrición es aleatoria, principalmente para la variable de interés de este estudios que es la “remesa”, y poder validar con ello este tipo de herramienta para las estimaciones que posteriormente se realizan.. 4.3 Pruebas de atrición La atrición es un problema que surge en cualquier encuesta longitudinal, no sólo es un problema presente en experimentos sociales, sino también en encuestas de panel de datos donde los mismos problemas de sesgo pueden surgir si la atrición no es considerada aleatoria (Hausman y Wise, 1979). Boudarbat & Grenon (2005) elaboran pruebas de medias y presentando un modelo probabilistico de atrición para evaluar sobre la “longitudinal Survey of Labor and Income Dynamics” (SLID), que es una encuesta longitudinal de Canadá para el estudio de indicadores educativos, familiares, laborales y de ingreso, si la atrición19 (12,5%) presente en el panel de datos 1996-2001 es no aleatoria. El estudio hace un test de medias bianual de las caracteristicas. cuarta ronda de comparación no se toma en cuenta mes de nacimiento; y por último la quinta ronda solo se tiene en cuenta mes de nacimiento y sexo. 19 Los autores identifican que la no respuesta generada en la encuesta longitudinal se debe a la emigración a otras provincias canadienses de los encuestados, su fallecimiento, o por el hecho de que se negaron completamente a participar en la encuesta.. 19.

(20) de las observaciones para el año “t” y para el año “t+1”, que le permiten observar cambios significativos de la muestra de un año al otro, y validar con ello la representatividad del panel. Luego estiman un modelo probabilistico de atrición en el que se incluye en el lado derecho de la regresión las caracteristicas incluidas en el test de medias y se añaden otras. La variable dependiente es una dicotómica que toma el valor de uno si el individuo permanece en el panel y cero en caso contrario. Los principales hallazgos que los autores encuentran son que la atrición no es aleatoria, al encontrar que la correlación entre los que se quedan en el panel y el empleo es positiva y estadísticamente significatia, y encuentran que los salarios observados son en promedio más altos para los que se quedan en el panel. Por tanto, hacen mención los autores, las estimaciones que se realicen con base en la SLID deben considerar estas caracteristicas como controles para reducir con ello el problema de sesgo por atrición. El panel 2008-2009 construido a través de las encuestas de hogares para ambos años presenta una atrición del 77% a nivel de individuos, lo cual se muestra como una limitante al utilizar paneles “no intencionados”. Hausman & Wise (1979) hace referencia que lo imporante al medir la atrición es que la probabilidad de atrir no esté correlacionada con la respuesta experimental, porque de ser así las técnicas estadísticas tradicionales conducirán a estimaciones sesgadas e inconsistentes, y para un panel de datos esto es relevante dado que “cada individuo en los datos del panel es asimismo su mejor control” Hausman & Wise (1979: 455). Lo mismo es señalado por Peña (2016), que la atrición puede bien ser alta, pero si esta no proviene de un proceso en donde los que se mantienen en el panel difieran de manera sistemática de los que lo abandonan, la representatividad y la aleatoriedad del panel no se pierde. Un primer paso es evaluar si el panel 2008-2009 es representativo de la población. Se comparan, haciendo un test de medias, las características individuales y del hogar, laborales e ingresos, educativas, y características geográficas; de las observaciones que permanecen en el panel con las que pertenecen a la EHPM 2008. Los resultados observables en la Tabla 2 muestran que para la mayoría de las variables 20 no se puede rechazar la hipótesis nula que las medias son iguales, lo cual permite constata que el panel 2008-2009 tiene representatividad nacional. 20. Las variables para las cuales se rechaza la hipótesis nula que las medias difieren son: total de miembros del hogar, área rural y urbana, algunos departamentos de El Salvador y los ingresos laborales, pero esta última con un bajo nivel de significancia estadística.. 20.

(21) Para medir si la atrición presente en el panel 2008-2009 es o no aleatoria a nivel de individuos, se estima un modelo probit de atrición utilizado por Peña (2016)21 a nivel de hogar, el cual incluye como variable dependiente, una variable dicotómica que toma el valor de uno si los hogares han sufrido atrición y cero en caso contrario y como variables explicativas se toman en cuenta aquellas variables observadas para los hogares que permanecen en el panel y los que permanecen en la encuesta, lo cual permite comprobar si las variables propuestas se encuentran correladas con la probabilidad de atrición y si esta correlación es significativa o no, para deducir con ello un proceso no aleatorio de atrición. La Tabla 3 presenta el modelo probit de atrición a nivel individual para el panel 2008-2009, para el cual se han considerado como variables explicativas de la probabilidad de atrición algunas consideradas por Peña (2016) 22 y otras que fueron tomadas en cuenta por Boudarbat & Grenon (2005) en su modelo de atrición. El modelo evidencia que las personas con mayor edad son más propensos de abandonar la muestra, estar casado al igual que ser jefe de hogar reduce la probabilidad de atrición, que en el hogar habíten menores de edad aumenta la probabilidad de salir del panel al igual que habiten adultos mayores, y que el individuo trabaja; los que tienen más años de estudios son menos propensos de abandonar la muestra. De igual manera está relacionado con la probabilidad de atrición si la persona pertenece a un hogar que recibe ingresos por activos, o si recibe ingresos no laborales (aunque estas variables son poco significativa). Las variables sexo, ingresos laborales, y variables demográficas no presentan relación con la probabilidad de atrición, pero lo más importante de destacar del modelo presentado es la no relación de la variable “remesa” con la probabilidad de atrición, la cual en este estudio se considera la variable de tratamiento.. 4.4 Especificación del modelo Para estimar el impacto que tienen las remesas en la decisión de participación laboral se hace uso de la siguiente ecuación de regresión. 21. El autor también agrega otra prueba de atrición, la cual no es considerado en esta investigación, que consiste en estimar un modelo de agrupamiento que tiene como variable dependiente el logaritmo del ingreso real del hogar y se consideran como explicativas las mismas utilizadas en el modelo probit de atrición que él estima. 22 Se toman en cuenta las variables; “ingreso por activo”, que toma en consideración si el hogar al que reside el individuo observado posee ingreso por activo, y la variable “calidad” de la entrevista que toma el valor de uno si la encuesta se realizó de manera correcta.. 21.

(22) ´ 𝑌𝑖𝑡∗ = 𝛼 + 𝛽𝑋𝑖𝑡´ + 𝛿𝑅𝑖𝑡 + 𝑣𝑖𝑡. (1). Donde 𝑌𝑖𝑡∗ es una variable latente que representa la decisión para el individuo 𝑖 de estar activo en el mercado laboral. 𝑌𝑖𝑡∗ está relacionada con un set de característica 𝑋𝑖𝑡´ socioeconómicas, demográficas y características del hogar ´ donde reside el individuo 𝑖; la variable de tratamiento 𝑅𝑖𝑡 relacionada a si el hogar recibe remesas, y el término de error compuesto 𝑣𝑖𝑡 :. 𝑣𝑖𝑡 = 𝐶𝑖 + 𝑢𝑖𝑡. (2). La ecuación (2) muestra la ecuación del error compuesto, donde 𝐶𝑖 es el término que representa la “heterogeneidad inobservada” que es el efecto no observado, invariante en el tiempo para el individuo 𝑖, y 𝑢𝑖𝑡 el término de error idiosincráticos. 𝑌𝑖𝑡∗ es inobservada para algunas observaciones, por lo cual se usa la variable dicotómica 𝑌𝑖𝑡 que es 1 si 𝑌𝑖𝑡∗ > 0, y 𝑌𝑖𝑡 = 0 en caso contrario. Para estimar el modelo de regresión con la variable dicotómica 𝑌𝑖𝑡 se hace uso de un modelo lineal de probabilidad que tiene la forma siguiente: ´ ´ 𝑃(𝑌𝑖𝑡 = 1/𝑋𝑖𝑡´ , 𝑅𝑖𝑡 ) = 𝛼 + 𝛽𝑋𝑖𝑡´ + 𝛿𝑅𝑖𝑡 + 𝑣𝑖𝑡. (3). Con el modelo lineal de probabilidad se asume que la probabilidad es lineal en los parámetros, por tanto los coeficientes estimados nos dan directamente el efecto de las variables sobre la función respuesta de probabilidad, además se pueden incluir diversas formas funcionales para las variables explicativas. Pero las predicción de probabilidad nada garantiza que se encuentren dentro del intervalo 0-1, por tanto este modelo debe tener como base muestras grandes para hacer inferencias. Dada que el panel de datos 2008-2009 que se hace uso en este estudio, contiene 15.804 observaciones, se decide por usar este modelo por las ventajas señaladas. Dos problemas fundamentales, ambos señalados por Acosta (2006), que se deben superar a la hora de medir el impacto de las remesas en la participación laboral es, por un lado, el hecho que las familias receptoras de remesas son sistemáticamente diferentes de las no receptoras en características observables y no observables, lo cual complica la identificación al surgir un problema de selección de muestra por variable omitida. Y por otro lado, las remesas pueden estar correladas con determinantes no observados de la variable de interés. El grupo de tratamiento, receptores de remesas, puede diferir sistemáticamente del grupo de control, los no beneficiarios de remesas, en. 22.

(23) características observables como pueden ser aspectos socioeconómicos y demográficos, que tiene que ver con niveles de educación, área geográfica, riqueza del hogar; y por lo que se debe de incluir tales características como controles en la estimación. Pero existen características no observables, como las mencionadas por Acosta (2006), que están relacionadas con características de los remitentes de remesas y habilidades no observables de los destinatarios, que la encuesta no las captura; y que potencialmente genera sesgo de selección. Para corregir este potencial sesgo que se genera por la no asignación aleatoria de los hogares receptores de remesas, se debe hacer uso de técnicas que permitan superar el inconveniente. Y es bajo este hecho que Acosta (2006)23 señala la ventaja de usar panel de datos para este tipo de análisis, porque de esta manera es posible agregar efectos fijos a nivel individual y explotar la variabilidad temporal de las observaciones. Aprovechando la ventaja del panel de datos construido para los años 20082009, se le incluye al modelo estimado, efectos fijos individuales 𝜑𝑖 y temporales 𝜂𝑡 ,de tal manera que el modelo presentado en la ecuación (3) queda especificado de la siguiente forma: ´ ´ 𝑃(𝑌𝑖𝑡 = 1/𝑋𝑖𝑡´ , 𝑅𝑖𝑡 ) = 𝛼 + 𝛽𝑋𝑖𝑡´ + 𝛿𝑅𝑖𝑡 + 𝜑𝑖 + 𝜂𝑡 + 𝑣𝑖𝑡. (4). Al agregar efectos fijos a nivel de individuo, se estará controlando aquellas características “no observables” que genera diferencias sistemática entre los individuos en el grupo de tratamiento y los individuos dentro del grupo de control, características invariantes en el tiempo, el termino 𝐶𝑖 incluido en la ecuación (2). Y al agregar efectos temporales, se controla aquellos shock macroeconómicos, como una crisis económica, que para el caso de El Salvador fue la crisis económica internacional del 2008, el cual fue un shock externo que afecto a la economía del país en su conjunto y por tanto a todos los individuos dentro de la muestra. En el siguiente apartado se presentan los resultados de la estimación bajo la especificación presentada en la ecuación (4). El otro problema que puede surgir es la posible endogeneidad, señalada por Acosta (2006), que se puede encontrar presente si las familias de los migrantes, las cuales son receptoras de remesas, pueden haber decidido previamente asignar las actividades laborales de algunos de sus miembros en el exterior, “enviando los familiares a trabajar en el extranjero, en lugar de 23. Debido al hecho de no contar con un panel de datos Acosta (2006) utiliza como técnica propensity score matching para corregir el potencial sesgo de selección de muestra.. 23.

(24) hacerlo en el mercado de trabajo doméstico”. Este problema de endogeneidad no pudo ser superado en el modelo de participación laboral presentado en esta investigación, por lo cual en los resultados encontrados la variable “remesa” puede potencialmente ser endógena, lo cual no nos estaría mostrando un efecto causal sino un patrón de comportamiento sobre los cambios de decisión laboral por parte de personas pertenecientes a hogares receptores de remesas.. 5. Estimando el efecto de las remesas en la participación laboral Haciendo uso del panel de datos elaborado para los años 2008-2009 y utilizando un modelo lineal de probabilidad al que se le agrega efectos fijos a nivel individual y temporales, se estima como cambian las decisiones de participación laboral para la población de 16 años y más24 que pertenecen a hogares receptores de remesas. Dicho análisis se realiza de manera separada para hombres y mujeres, con el objetivo de estimar como estas transferencias externas que reciben las familias salvadoreños tienen efectos diferenciados entre estos dos grupos. La Tabla 4 utiliza como variable explicativa una dummy que toma el valor de uno si la persona pertenece a una familia receptora de remesas. Los resultados a simple vista muestra que la recepción de remesas tiene efectos negativos sobre la participación laboral de las mujeres más no de los hombres. Para las mujeres que pertenecen a hogares receptores de remesas la probabilidad de estar activa en el mercado laboral se reduce en promedio en -3,9%, controlando por características individuales y familiares, dicho efecto marginal es estadísticamente significativo al 1%, para los hombres tal efecto no refleja significancia estadística. Analizando el resto de variables del modelo para el caso de las mujeres podemos observar el efecto no lineal de “edad” sobre la probabilidad de participar en el mercado de trabajo tanto para hombres como mujeres, debido a que el coeficiente de la variable “edad” es positivo y edad al cuadrado es negativo, ser “jefe” de hogar incrementa en promedio la probabilidad de que la mujer se encuentre activa en el mercado laboral en 5,2%. Además que en el hogar habitan niños pequeños (0-6 años) reduce la participación laboral de las mujeres en promedio en -2,6%, lo cual tiene relación con el papel que juega la mujer en el hogar como responsable del hogar y del cuidado de los niños. Las 24. Correspondiente a la Población en Edad de Trabajar, PET, según lo establece la DIGESTYC.. 24.

(25) variables que miden presencia de niños de mediana edad (7-12 años) y población adulta (60 y más años) no presentan significancia estadística. Dado que para muchos hogares las remesas pueden llegar a representar una parte significativa de sus ingresos, es por lo que se modifica la variable de tratamiento del modelo anterior a una en la que la remesa se pondera con relación a los ingresos laborales25 promedio mensual del grupo familiar. Es así que la Tabla 5 se usa como variable de tratamiento una variable continua que mide la proporción de remesas mensual promedio que recibe el hogar a razón de sus ingresos laborales promedio mensual. Tomando en cuenta solo las mujeres para las estimaciones nos muestra que el efecto marginal sobre la participación laboral en promedio se reduce por el aumento de un punto porcentual del ratio de remesas sobre ingresos laborales, lo cual dice que ha medida que la remesa representa mayor cuantía a razón de los ingresos laborales la participación laboral de las mujeres baja, pero estos resultados no son estadísticamente significativos. De nuevo se hace una transformación de la variable de tratamiento, que busca intensificar el efecto de la variable anterior sobre la participación laboral femenina, para ello se construye una variable dummy que toma el valor de 1 si la proporción de remesas que recibe el hogar a razón de sus ingresos laborales es mayor o igual a 0,5. Los resultados presentados en la Tabla 6 revelan que las mujeres pertenecer a este tipo de hogares en donde la proporción de remesas con relación a los ingresos laborales es mayor a 0,5, reduce en promedio la probabilidad de participación en el mercado laboral en -4,7%, a un nivel de significancia del 5%. Comparado con el modelo anterior, Tabla 4, al modificar la variable, el coeficiente asociado a la variable de tratamiento se incrementa en magnitud.. 6. Conclusiones Las remesas representan para los hogares salvadoreños un ingreso significativo. Cuando en el año 2009 las remesas cayeron en -9,5% producto de la crisis internacional de 2008, muchos hogares experimentaron una reducción de los ingresos por remesas (-14% en promedio), algunos dejaron de recibir remesas y otros recibieron menor monto que en 2008. Con ayuda de un panel de datos elaborado para los años 2008-2009 y tomando ventaja de esta variación sobre los flujos de remesas percibidos por los hogares en el. 25. Los “Ingresos laborales” son consideran sin incluir remesas.. 25.

(26) año 2009, se estimó el efecto que las remesas tienen sobre las decisiones de participación laboral de las miembros que habitan en hogares receptores de este tipo de transferencias externas. Utilizando el panel de datos 2008-2009 y haciendo uso de un modelo de estimación con efectos fijos individuales y temporales se estima el efecto de las remesas sobre la decisión de participar en el mercado laboral. Los resultados encontrados muestran que para las mujeres perteneciente a hogares receptores de remesas su participación en el mercado laboral se reduce en promedio en -3,9% en relación a las que no poseen este tipo de transferencias externas. Al analizar los hogares en donde el ingreso por remesas iguala o supera al ingreso familiar laboral, la participación de las mujeres se reduce en promedio en -4,7%. Por su parte los hombres no ven afectadas sus decisiones de participar en el mercado laboral por ser parte de un hogar receptor de remesas. Las estimaciones estuvieron en línea con las presentadas por Acosta (2006), el efecto marginal estimado por él en su estudio presenta que, corrigiendo por sesgo de selección y por la potencial endogeneidad de la variable “remesa”, las mujeres reducen su participación laboral en -8,1%, y en el caso de los hombres no hay impacto de las remesas en su participación laboral. El efecto encontrado permiten dilucidar un patrón de comportamiento sobre las decisiones de participación laboral de los individuos que pertenecen a hogares receptores de remesas frente a sus contraparte, más no se puede asegurar causalidad en las estimaciones debido a que si bien se supera el problema de sesgo de selección de los hogares tratados, agregando efectos fijos, no se puede afirmar la exogeneidad de la variable “remesa”. A pesar de lo anterior, el estudio arroja información importante sobre la diferencia en las decisiones de participación laboral para hombres y mujeres que pertenecen a hogares receptores de remesas. Dada que la participación laboral de las mujeres es baja (47,8%) comparada con la participación masculina (80,7%), fenómeno atribuido al rol que la mujer desempeña en el hogar y las condiciones culturales características del país en análisis; las remesas también estarían generando un incentivo para que las mujeres permanezcan en la inactividad laboral.. 26.

(27) Bibliografía Acevedo, C., & Cabrera, M. (2012). The Equalizing Role of Migration and Remittances in El Salvador. Working Paper No. 2012/13. Worild Institute for Development Economics Research. Acosta , P., Fajnzylber, P., & Lopez, H. (2008). What is the impact of international remittances on poverty and inequality in Latin America? World Development 36(1): 89–114. Acosta, P. (2006). Labor Supply, School Attendance, and Remittances from International Migration: The Case of El Salvador. Washington, DC.: World Bank Policy Research Working Paper No 3903. Adams, R., & Page, J. (2005). Do International Migration and Remittances Reduce Poverty in Developing Countries? . World Development Vol. 33, No. 10, pp. 1645–1669 . Ambler , K., Aycinena , D., & Yang , D. (2014). Channeling Remittances to Education: a Field Experiment Among Migrant from El Salvador. NBER Working Paper 20262. Becker, G. (1965). A theory of the allocation of time . The Economic Journal, Vol.75, No.299, pp. 493-517. Becker, G. (1985). Human capital, effort, and the sexual division of labor . 1. Journal of Labor Economics, Vol.3, Issue 1, Part 2, pp. S33-S58. Beneke de Sanfeliú , M., Oliva , J. A., Gindling , T., Delgado , S. M., & Vásquez, L. E. (2015). Dinámica del mercado laboral de mujeres y hombres en El Salvador. Managua, Nicaragua: Fundación Internacional para el Desafío Económico Global (FIDEG). Boudarbat , B., & Grenon , L. (2005). Attrition and Non-Response in Panel Data: The Case of the Canadian Survey of Labor and Income Dynamics. School of Industrial Relations. Université de Montréal. CEPAL. (2015). Estimaciones y Proyecciones de Población de Largo Plazo 1950-2100. El Salvador, Revisión 2015. CELADE-División de Población de la CEPAL. Cox , A., & Ureta , M. (2003). International Migration Remittances, and Schooling: Evidence from El Salvador . Journal of Development Economics 72, 429-461.. 27.

(28) Cox-Edwards , A., & Rodríguez-Oreggia , E. (2009). Remittances and Labor Force Participation in Mexico: An Analysis Using Propensity Score Matching . World Development Vol. 37, No. 5, pp. 1004–1014 . Cáceres , L., & Saca , N. (2006). What Do Remittances Do? Analyzing the Private Remittance Transmission Mechanism in El Salvador. International Monetary Fund Working Paper. DIGESTYC. (2009). Estimaciones y Proyecciones de la Población, El Salvador 1950-2050. MINEC-DIGESTYC-UNFPA-CELADE. Fajnzylber, P., & Lopez, H. (2007). Impacto de las Remesas en el Desarrollo de América Latina. World Bank. Gindling, T., Oliva, J. A., & Trigueros, Á. (2010). El impacto de los salarios mínimos en el mercado de trabajo en El Salvador. Fundación Salvadoreña para el Desarrollo Económico (FUSADES) y Social. Hanson , G. (2005). Emigration, labor supply and earnings in Mexico . National Bureau of Economic Research Working Paper #11412 . Hausman , J., & Wise, D. (1979). Attrition Bias in Experimental and Panel Data: The Gary Income Maintenance Experiment. Econometrica, Vol.47, No.2, 455-474. Heckman, J. (1974). Shadow Prices, Market Wages, and Labor Supply . Econometrica, Vol. 42, No. 4 . Heckman, J., & Ashenfelter, O. (1974). The Estimation of Income and Substitution Effects in a Model of Family Labor Supply. Econometrica, Vol. 42, No. 1. MINEC-DIGESTYC (varios años) . Encuestas de Hogares y Propósitos Múltiples (Bases de datos) . Ministerio de Economía-Dirección General de Estadística y Censo DIGESTYC. MINEC-DIGESTYC. (2009). Aspectos Metodológicos de la Encuesta de Hogares y Propósitos Múltiples. Ministerio de Economía-Dirección General de Estadística y Censo DIGESTYC. PNUD. (2005). Una Mirada al Nuevo Nosotros. El Impacto de las Migraciones. San Salvador: Informe sobre Desarrollo Humano de El Salvador . Peña, W. (2016). What are the Determinants of Chronic and Transient Poverty in El Salvador? Working Paper in press. The University of Manchester. 28.

(29) Rivera Campos, R., & Lardé de Palomo , A. (2002). Invirtamos en Educación para Desafiar el Crecimiento Económico y la Pobreza . Fundación Salvadoreña para el Desarrollo Económico y Social . World Bank. (2016). Migration and Remittances: Recent Developments and Outlook . Migration and Development Brief 26. World Bank. World Development Indicator. Disponible: http://data.worldbank.org/data-catalog/world-development-indicators.. 29.

(30) Fuente: Elaboración propia con base en CELADE - División de Población de la CEPAL. Revisión 2015.. 30.

(31) Tabla 1: El Salvador-principales flujos externos (en millones de US$ y % del PIB) Año. 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015. Remesas 790 858 864 963 1.061 1.087 1.200 1.338 1.374 1.751 1.911 1.935 2.105 2.548 3.017 3.471 3.695 3.742 3.387 3.455 3.627 3.880 3.937 4.133 4.270. En Millones US$ Exportaciones. 1.250 1.652 1.788 2.426 2.441 2.510 2.941 2.864 2.995 3.128 3.305 3.436 3.730 4.015 4.641 3.866 4.499 5.308 5.339 5.491 5.273 5.485. IED. Remesas. 470 142 363 511 241 1551 903 366 0 218 482 179 311 429. 14,9% 14,4% 12,5% 11,9% 11,2% 10,5% 10,8% 11,1% 11,0% 13,3% 13,8% 13,5% 14,0% 16,1% 17,7% 18,7% 18,4% 17,5% 16,4% 16,1% 15,7% 16,3% 16,2% 16,5% 16,5%. En % del PIB Exportaciones. 15,5% 17,4% 17,3% 21,8% 20,3% 20,1% 22,4% 20,7% 20,9% 20,8% 20,9% 20,1% 20,1% 20,0% 21,7% 18,7% 21,0% 22,9% 22,4% 22,5% 21,0% 21,2%. IED. 3,3% 0,9% 2,3% 3,0% 1,3% 7,7% 4,2% 1,8% 0,0% 0,9% 2,0% 0,7% 1,2% 1,7%. Fuente: Elaboración propia con base en estadísticas del Banco Central de Reserva y CEPAL.. 31.

(32) Tabla 2: Test de medias EHPM 2008 y panel de datos 2008-2009. Característica. EHPM 2008. Panel 2008. Test de Media (Ho: dif=0). A, Características individuales y del hogar Mujeres (%). 47,40%. 47,50%. 0,6631. Hombres (%). 52,60%. 52,50%. 0,6549. Edad 0-15 (%). 35,00%. 35,40%. 0,2481. Edad 16-59 (%). 54,90%. 54,20%. 0,2501. Edad 60 + (%). 10,10%. 10,40%. 0,9533. 5,05. 5,16. 0. Total de miembros del hogar. B, Características laborales y de ingresos Ingresos laborales. $235,50. $228,90. 0,0916. Ingresos no laborales. $10,20. $9,90. 0,1231. Remesas. $46,70. $46,80. 0,5172. Recibe remesas (%). 24,5. 25,50%. 0,7095. No recibe remesas (%). 75,5. 74,50%. 0,7095. PET ocupados. 59%. 58,60%. 0,1337. PET desocupados. 3,70%. 3,80%. 0,2095. PET inactivos. 37,30%. 37,60%. 0,9448. C, Educación Educación 0-6 años (%). 62,80%. 63,30%. 0,7962. Educación 7-9 años (%). 16,10%. 15,60%. 0,9029. Educación 10 + (%). 21,20%. 21,10%. 0,5466. D, Características geográficas Rural (%). 35,20%. 37,60%. 0,0000. Urbano (%). 64,80%. 62,40%. 0,0000. Ahuachapán. 5,20%. 5,50%. 0,1128. Santa Ana. 8,80%. 8,30%. 0,9318. Sonsonate. 7,50%. 8,00%. 0,9882. Chalatenango. 3,30%. 3,50%. 0,7349. La Libertad. 11,50%. 10,10%. 0,0000. San Salvador. 27,40%. 26,40%. 0,1956. 32.

(33) Cuscatlán. 4,30%. 4,30%. 0,3773. La Paz. 5,60%. 6,00%. 0,4655. Cabañas. 2,60%. 3,10%. 0,0057. San Vicente. 2,90%. 3,30%. 0,0022. Usulután. 5,90%. 5,80%. 0,1339. San Miguel. 7,60%. 7,40%. 0,2291. Morazán. 3,00%. 3,90%. 0,0000. La Unión. 4,40%. 4,40%. 0,4390. Fuente: Elaboración propia con base en EHPM varios años. 33.

(34) Tabla 3: Modelo Probit de atrición panel 2008-2009 Variables Edad Edad2 Mujer Casado Jefe Edad 0-6 años Edad 7-12 años Edad 60 + años remesa Ingreso familiar per-capita/1 Ingreso activo Ingreso no laborales Años de Educación Trabaja Tamaño del hogar Calidad Rural Region2 Región 3 Región 4 Región 5. Modelo PROBIT 0,0110*** (0,00162) -0,000128*** (1,78e-05) -0,00629 (0,0132) -0,107*** (0,0229) -0,457*** (0,0221) 0,0485* (0,0263) -0,0880*** (0,0296) 0,110*** (0,0273) 0,00348 (0,0285) 0,00752 (0,0159) -0,151* (0,0834) 0,0447* (0,0258) -0,00931*** (0,00265) 0,0798*** (0,0174) -0,000120 (0,00681) -0,356*** (0,0540) -0,0651 (0,0540) 0,0489 (0,0635) -0,0381 (0,0802) 0,0258 (0,0729) 0,0200 (0,0648) 56.847. Observations Robust standard errors in parentheses *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1 /1 logaritmo natural del Ingreso familiar per capita.. Fuente: Elaboración propia con base en EHPM varios años.. 34.

(35) Tabla 4: El Salvador-Modelo de participación laboral 2008-2009 (población por sexo de 16 y más años). Variables. Fixed Effect Mujer Hombre. Remesa. -0,0388*** -0,000161 (0,0139) (0,0134) Edad 0,0111 0,00897 (0,00793) (0,00605) Edad2 -0,000164** -0,000108* (6,99e-05) (6,14e-05) Jefe 0,0521* -0,0237 (0,0315) (0,0176) Edad 0-6 años -0,0258* -0,00208 (0,0141) (0,00880) Edad 7-12 años -0,00541 0,00694 (0,0186) (0,0145) Edad 60 + años -0,0330 -0,00706 (0,0297) (0,0164) Año 2009 0,0175** 0,0104** (0,00695) (0,00516) Observations 10.958 10.505 R-squared 0,009 0,003 Number of idpersonas 5.585 5.376 Robust standard errors in parentheses *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1 La variable dependiente es una dummy=1 si la persona se encuentra activa en el mercado laboral. Fuente: Elaboración propia con base en EHPM varios años.. 35.

(36) Tabla 5: El Salvador-Modelo de participación laboral femenina 2008-2009 (población 16 y más años). Variables. Fixed Effect Mujer. Remesas sobre ingresos laborales. -0,00115 (0,00101) Edad 0,0205* (0,0107) Edad2 -0,000288*** (9,37e-05) Jefe 0,0692* (0,0359) Edad 0-6 años -0,0334** (0,0152) Edad 7-12 años -0,000971 (0,0204) Edad 60 + años -0,0358 (0,0330) Año 2009 0,0231*** (0,00823) Observations 9.246 R-squared 0,014 Number of idpersonas 5.150 Robust standard errors in parentheses *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1 La variable dependiente es una dummy=1 si la persona se encuentra activa en el mercado laboral. Fuente: Elaboración propia con base en EHPM varios años.. 36.

(37) Tabla 6: El Salvador-Modelo de participación laboral femenina 2008-2009 (población 16 y más años). Variables. Fixed Effect Mujer. Remesas sobre ingresos laborales/1. -0,0466** (0,0237) Edad 0,0203* (0,0107) Edad2 -0,000285*** (9,41e-05) Jefe 0,0709** (0,0360) Edad 0-6 años -0,0346** (0,0152) Edad 7-12 años -0,00131 (0,0204) Edad 60 + años -0,0379 (0,0328) Año 2009 0,0222*** (0,00822) Observations 9.246 R-squared 0,015 Number of idpersonas 5.150 Robust standard errors in parentheses *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1 La variable dependiente es una dummy=1 si la persona se encuentra activa en el mercado laboral. /1Dummy=1 si el ratio de remesas sobre ingresos laborales es mayor o igual a 0,5. Fuente: Elaboración propia con base en EHPM varios años.. 37.

(38)