UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO

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UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO

FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS

ESCUELA PROFESIONAL DE ECONOMÍA

Determinantes de la participación laboral de las mujeres

del departamento La Libertad, año 2019

TESIS

Para obtener el título profesional de:

ECONOMISTA

Gil Chávez, Yhilda Mirella

Bachiller en Ciencias Económicas

Asesor: Ms. Adrianzén Jiménez, Alex Edmundo

Trujillo – Perú

2021

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Dedicatoria

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Agradecimientos

A Dios, por siempre brindarme salud, fuerza y voluntad.

A la Universidad Nacional de Trujillo, casa de estudios donde me formé profesionalmente.

A los profesores de la Facultad de Ciencias Económicas, por brindarme los conocimientos y actitudes que son parte de mi desarrollo profesional.

A mi asesor, Alex Edmundo, por su apoyo y seguimiento en el desarrollo de la presente investigación.

A mi familia, por su apoyo incondicional en cada etapa de mi vida. En especial a mis hermanos Juniors Laurians, Yathira Dinaish y Yajaira Franshesca; y a mis abuelos Irene y Manuel Exaltación.

A José Rodríguez Mariñas, por alentarme en el cumplimiento de mis metas personales y profesionales.

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Presentación

Señores Miembros del Jurado:

En el marco de lo estipulado en el Reglamento de Grados y Títulos de la Facultad de Ciencias Económicas, Escuela Académico Profesional de Economía de la Universidad Nacional de Trujillo, presento a vuestro criterio la tesis denominada “Determinantes de la

participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad, año 2019”, con el

fin de optar el Título Profesional de Economista.

El presente estudio se ha desarrollado siguiendo los lineamientos planteados por la Universidad y la Facultad de Ciencias Económicas y tiene como bases los conocimientos adquiridos durante el desarrollo de la carrera de Economía. Por tanto, los resultados obtenidos en esta investigación se encuentran a disposición de los Miembros del Jurado y de la Academia.

Trujillo, 6 de julio de 2021

____________________

Yhilda Mirella Gil Chávez Bachiller en Ciencias Económicas

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Índice

Dedicatoria... i

Agradecimientos ... ii

Presentación ... iii

Resolución de Decanato del plan de tesis y asesor ... iv

Resolución de Decanato del jurado examinador ... v

Índice ... vi

Índice de figuras ... viii

Índice de tablas ... viii

Índice de anexos ... ix

Resumen ... x

Abstract ... xi

I. Introducción ... 1

1.1. Realidad problemática ... 3

1.2. Antecedentes del estudio ... 5

1.2.1. Antecedentes internacionales ... 5

1.2.2. Antecedentes nacionales ... 9

1.3. Justificación del problema ... 10

1.3.1. Justificación teórica ... 10

1.3.2. Justificación práctica ... 10

1.3.3. Justificación social ... 11

1.4. Planteamiento del problema ... 11

1.5. Marco teórico y conceptual ... 11

1.5.1. Marco teórico ... 11

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1.6. Formulación de la hipótesis ... 19

1.7. Objetivos ... 20

1.7.1. Objetivo general ... 20

1.7.2. Objetivos específicos ... 20

II. Diseño de la investigación ... 21

2.1. Material, métodos y técnicas ... 21

2.1.1. Material ... 21

2.1.2. Métodos ... 22

2.1.3. Técnicas e instrumentos de recolección de datos... 23

2.2. Estrategias metodológicas ... 27

III. Resultados ... 30

3.1. Descripción de la participación laboral de las mujeres e indicadores del mercado laboral del departamento La Libertad en el año 2019 ... 30

3.2. Descripción de la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad en el año 2019, según factores sociodemográficos y económicos ... 33

3.3. Elaboración de un modelo econométrico para identificar los determinantes de la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad en el año 2019. ... 37

IV. Discusión ... 44

V. Conclusiones ... 49

VI. Recomendaciones ... 50

VII. Referencias bibliográficas ... 51

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Índice de figuras

Figura 1: Curva de indiferencia de un individuo representativo ... 12

Figura 2: Restricción presupuestaria de un individuo representativo ... 14

Figura 3: Solución óptima de la decisión trabajo-ocio de un individuo representativo ... 15

Figura 4: Salario de reserva de un individuo representativo ... 16

Índice de tablas Tabla 1: Operacionalización de variables de estudio ... 24

Tabla 2: La Libertad: Población en edad de trabajar según género y condición de actividad, 2019 ... 30

Tabla 3: La Libertad: Indicadores del mercado laboral según género, 2019 ... 31

Tabla 4: La Libertad: Participación laboral de las mujeres según características sociodemográficas y económicas, 2019 ... 34

Tabla 5: Correlaciones simples entre la participación laboral de la mujer y las variables explicativas ... 37

Tabla 6: Resultados del modelo probit de la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad en el año 2019 ... 39

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Índice de anexos

Anexo 1: Perú y La Libertad: Tasa de participación laboral de las mujeres en el periodo

2009-2019... 56

Anexo 2: Perú: Tasa de participación laboral según género y departamento, 2019 ... 57

Anexo 3: Construcción de las variables de estudio ... 58

Anexo 4: Modelo probit aplicado a la participación laboral de las mujeres ... 61

Anexo 5: Resultados del modelo probit de la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad en el año 2019 ... 64

Anexo 6: Efectos marginales del modelo probit de la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad en el año 2019 ... 64

Anexo 7: Correlación entre variables independientes del modelo ... 65

Anexo 8: Evaluación de heterocedasticidad del modelo inicial ... 66

Anexo 9: Evaluación de normalidad del modelo ... 67

Anexo 10: Porcentajes de predicciones correctas del modelo... 68

Anexo 11: Prueba de Hosmer-Lemeshow del modelo ... 68

Anexo 12: Curva ROC del modelo ... 69

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Resumen

El presente trabajo tiene como objetivo general analizar los determinantes de la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad en el año 2019. Para su desarrollo se utilizó la base de datos de la Encuesta Nacional de Hogares y el modelo econométrico probit. Enmarcada en la teoría neoclásica de la oferta laboral, se postula como hipótesis de investigación que la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad se explica, principalmente, por factores sociodemográficos (edad, zona urbana, educación superior universitaria, asistencia a un centro de enseñanza, discapacidad, característica de jefe de hogar y número de perceptores de ingresos en el hogar) y económicos (transferencias corrientes privadas y transferencias corrientes públicas). Los resultados obtenidos en el estudio revelan que existe evidencia a favor de la hipótesis planteada y corroboran que los factores sociodemográficos y económicos considerados en el estudio son relevantes para explicar la participación laboral de las mujeres en el departamento La Libertad.

Palabras clave: participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad, economía laboral, población en edad de trabajar.

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Abstract

The general objective of this paper is to analyze the determinants of labor force participation of women in the department La Libertad in 2019. For its development, the Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) database and the econometric probit model were used. Framed in the neoclassical theory of labor supply, the research hypothesis is that the labor force participation of women in the department La Libertad is mainly explained by sociodemographic factors (age, urban area, higher university education, attendance to school, disability, characteristics of the head of household and number of income earners in the household) and economic factors (current private transfers and current public transfers). The results obtained in the present study reveal that there is evidence in favor of the hypothesis, corroborating that the sociodemographic and economic factors considered in the study are relevant to explain the labor force participation of women in the department La Libertad.

key words: labor force participation of women in the department La Libertad, labor economics, working age population.

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I. Introducción

La participación laboral de las mujeres se ha incrementado notablemente a partir de los años 90 en todos los países de América Latina. Este incremento ha sido favorecido por el descenso de la fecundidad, cambios en la estructura de las familias, el mayor nivel educativo y la mayor autonomía de la mujer (Comisión Económica para América Latina [CEPAL], 2013). A pesar de esta tendencia, la tasa de participación laboral de las mujeres sigue siendo inferior a la de los hombres. En Perú, en el año 2019, se observa una diferencia de 16.6 puntos porcentuales entre la tasa de participación laboral de las mujeres (64.5%) y de los hombres (81.1%). Esta situación se repite en todos los departamentos del país. Específicamente, en La Libertad, esta diferencia es de 16.3 puntos porcentuales en favor de los hombres (Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo [MTPE], 2020).

El incremento de la participación de las mujeres en el mercado laboral es de suma importancia ya que su incorporación en el trabajo les permite aportar ingresos adicionales en sus hogares, los cuales se convierten en mejoras en la calidad de vida de sus integrantes y, en consecuencia, en crecimiento y desarrollo económico (CEPAL, 2013). Asimismo, este incremento permitirá alcanzar uno de los Objetivos de Desarrollo Sostenible: Igualdad de género, otorgar autonomía a las mujeres en diferentes esferas de la vida y sacar ventaja al bono demográfico que está experimentando la mayoría de los países de América Latina.

Esto ha motivado el desarrollo de muchos estudios, en su mayoría a nivel internacional, con el objetivo de identificar los factores que explican la participación laboral de las mujeres. Gran parte de estos estudios se enmarcan en la teoría neoclásica de la oferta laboral y, de manera complementaria, en teorías contemporáneas. Sobre esta base, los autores han encontrado que la participación laboral de las mujeres se explica, principalmente, por características personales y por características propias del hogar. Otros autores señalan como causa los factores culturales, basándose en la premisa de que las ideas y creencias predisponen una conducta determinada.

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Para el caso peruano, la evidencia empírica disponible corresponde, principalmente, a estudios realizados a nivel nacional por el Ministerio de Trabajo y Promoción de Empleo; sin embargo, a nivel regional no se observan muchos estudios relacionados a esta temática. Por esta razón y dada la importancia del tema, se ha desarrollado el presente trabajo que tiene por objetivo general analizar los determinantes de la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad en el año 2019. Asimismo, aborda tres objetivos específicos: (1) describir la participación laboral de las mujeres e indicadores del mercado laboral del departamento La Libertad en el año 2019, (2) describir la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad en el año 2019 según factores sociodemográficos y económicos y (3) elaborar un modelo econométrico para identificar los determinantes de la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad en el año 2019.

Enmarcada en la teoría neoclásica de la oferta laboral, la hipótesis del presente estudio es que los factores determinantes de la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad en el año 2019 son edad, zona urbana, educación superior universitaria, asistencia a un centro de enseñanza, discapacidad, característica de jefe de hogar, número de perceptores de ingresos en el hogar, transferencias corrientes privadas y transferencias corrientes públicas. Para confirmar esta hipótesis, se utilizó la base de datos de la Encuesta Nacional de Hogares del año 2019 y el modelo de selección binaria: probit.

Para efectos del desarrollo de la presente investigación, su contenido está estructurado de la siguiente manera: la primera parte contiene la realidad problemática, los antecedentes del estudio, la justificación del problema, el planteamiento del problema, el marco teórico y conceptual, la formulación de la hipótesis y los objetivos. En la segunda parte, se detallan los materiales, métodos y técnicas e instrumentos, así como las estrategias metodológicas. Finalmente, se presentan los resultados, discusión, conclusiones y recomendaciones.

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1.1. Realidad problemática

La participación de las mujeres en el mercado laboral es un tema muy estudiado a nivel internacional en el campo de la economía laboral, debido a la evolución creciente que ha experimentado. De acuerdo con el informe de la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) y la Organización Internacional del Trabajo (OIT), en América Latina, en promedio, la tasa de participación laboral de las mujeres de 15 a más años en 18 países tuvo un aumento de 11 puntos porcentuales, pues pasó del 41% a principios de los años noventa a cerca del 52% en el año 2018. Según este informe, el aumento de la participación laboral de las mujeres es explicado, principalmente, por el mayor nivel educativo, pues en todos los países considerados en este documento con excepción de Venezuela, la tasa de participación laboral de las mujeres con nivel educativo avanzado es mayor del 80% (CEPAL y OIT, 2019).

En este mismo estudio, describen que Perú ha tenido cambios drásticos: se ha registrado un aumento en la participación laboral de las mujeres en más de 20 puntos porcentuales en el periodo 1990-2018, cifra superior al promedio de América Latina. Sin embargo, sobre la base de datos del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), en la última década (2009-2019) la tasa de participación laboral de las mujeres ha caído ligeramente en 0.5 puntos porcentuales (en los primeros siete años presentó una caída de aproximadamente 3 puntos porcentuales, pero luego empezó a recuperarse). Particularmente, en este mismo periodo, la tasa de participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad ha tenido un crecimiento de 1.8 puntos porcentuales (ver Anexo 1). A pesar de este crecimiento, no se ha alcanzado la tasa de participación laboral de sus pares hombres.

En el año 2019, según el MTPE (2020), la tasa de participación laboral en el Perú fue de 72.7%. Según género, la tasa de participación laboral de las mujeres fue de 64.5% y la de los hombres fue de 81.1%. Se observa una brecha de 16.6 puntos porcentuales. Una situación equivalente se presenta en el departamento La

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Libertad dado que, para el año 2019, la tasa de participación laboral de las mujeres fue inferior a la de sus pares hombres: 64.7% frente a 81.0%, respectivamente. Además, el departamento La Libertad ocupa el puesto número 11 con respecto a la magnitud de la brecha de participación laboral según género, después de Huancavelica, Apurímac, Puno, Amazonas, Cusco, Cajamarca, Ayacucho, Junín, Ancash y Huánuco (ver Anexo 2).

Para este mismo año, de acuerdo con estadísticas de indicadores de género del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI, 2021), el 42.0% de las mujeres se desempeñaban en el sector servicios; el 26.1%, en el sector comercio; el 21.2%, en el sector agricultura; el 8.0%, en el sector manufactura; el 0.6%, en el sector construcción; y 0.3%, en el sector pesca o minería.

En línea con lo anterior, se puede observar que en el ámbito laboral las mujeres se caracterizan, principalmente, por desempeñarse en trabajos precarios y de baja productividad. En el año 2019, la mayoría de ellas laboraban en trabajos vulnerables: el 53.1% de las mujeres son trabajadoras independientes o trabajadoras familiares no remuneradas. Asimismo, la informalidad incide más en las mujeres, pues la tasa de empleo informal en este género fue de 75.8% (MTPE, 2020).

Adicionalmente, al analizar la participación laboral de las mujeres en el ámbito político, se observa aún brechas. De acuerdo con el Instituto Nacional de Estadística e Informática, las mujeres representaban el 26.2% de los 130 congresistas electos para el periodo 2020-2021. En los gobiernos locales, las mujeres representan solo el 4.8% del total de alcaldías del país (1,862) y el 29.9% del total de regidores (10,654). Además, el 33.5% de los cargos directivos en el Perú, son asumidos por mujeres (INEI, 2021). La representación de las mujeres en la esfera política es crucial pues contribuye a incorporar una perspectiva de género en las políticas públicas de los diferentes niveles de gobierno (Lopez-Calva, 2019).

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1.2. Antecedentes del estudio

1.2.1. Antecedentes internacionales

A nivel internacional, Rodríguez y Muñoz (2015) realizaron un estudio que se titula “Participación laboral de las mujeres rurales chilenas: tendencias, perfiles y factores predictores”. En este estudio los autores desarrollaron dos objetivos: i) describir la tendencia y el perfil sociolaboral de la participación laboral de las mujeres rurales y ii) analizar los factores de la participación laboral de las mujeres rurales. Por un lado, en base a los censos de los años 1982, 1992 y 2002, concluyen con respecto a su primer objetivo que ha existido un crecimiento sostenido de la participación de la mujer en el mercado laboral que se explica por la presencia de una mayor preparación y por actitudes más favorables hacia el trabajo. Por otro lado, en base a la Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional del año 2011 y la estimación de un modelo logit, los autores concluyen que las siguientes variables facilitan la participación de las mujeres en mercado laboral: número de perceptores de ingreso en el hogar, número de hijos menores de 16 años, ser jefa de hogar, mayor educación e ingreso familiar; en cambio, las variables que inhiben la participación de las mujeres en el mercado laboral son las siguientes: hijos en edad preescolar, presencia de pareja e ingreso familiar excluyendo el de la mujer.

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Por su parte, Espinosa (2016) realizó un estudio titulado “Participación laboral de personas en situación de discapacidad. Análisis desde un enfoque de género para Colombia”. En esta investigación, cuyo objetivo principal fue analizar los factores que influyen en la participación laboral de las personas con discapacidad con un enfoque de género, el autor estima un modelo logit en base a los datos proporcionados por la Encuesta de Calidad de Vida del año 2013. El autor concluye que, para hombres y mujeres, la educación tiene un impacto positivo en la probabilidad de participar en el mercado laboral de las personas con discapacidad. Asimismo, encontró que, tener alguna discapacidad permanente reduce la participación laboral de ambos sexos. Específicamente, para las mujeres, las discapacidades permanentes en habla y los impedimentos para bañarse, vestirse o alimentarse por sí mismas son las que tienen mayor impacto negativo en la probabilidad de que participen en el mercado laboral. Para el caso de los hombres, la discapacidad permanente de relacionarse con los demás por problemas mentales o emocionales es el que tiene el mayor impacto negativo en la probabilidad de que participen en el mercado laboral.

Para Argentina, Garganta et. al (2017) realizaron un estudio donde analizan el impacto del programa de transferencias corrientes condicionadas Universal Child Allowance for Social Protection (AUH) sobre la participación laboral de las mujeres en el periodo 2005-2013. Para desarrollar este estudio, los autores utilizaron como fuente de base de datos la Encuesta Permanente de Hogares de Argentina y la metodología de diferencias en diferencias. Los autores concluyeron que existe un efecto negativo y significativo del programa de transferencias corrientes condicionadas implementado en Argentina en el 2009 sobre la probabilidad de que la mujer pase de un estado laboral inactivo a un estado laboral activo, enfatizando que las mujeres casadas o comprometidas son las más afectadas. De modo particular, la implementación del programa de transferencias condicionadas redujo en más de 2 puntos porcentuales la probabilidad de que las mujeres casadas pasen de un estado laboral inactivo a un estado laboral activo.

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Asimismo, Rodríguez y Muñoz (2018) estudiaron factores de capital humano, sociofamiliares y culturales como determinantes de la participación laboral de las mujeres chilenas. Por un lado, en base a datos de la encuesta Caracterización Socioeconómica Nacional (CASEN) de los años 1992-2011, desarrollaron un análisis longitudinal para describir tendencias, así como el perfil sociolaboral de las mujeres entre 24 y 65 años. Por otro lado, en base a datos de la Encuesta Nacional de Opinión Pública del Centro de Estudios Públicos (CEP) del año 2012, desarrollaron un modelo de regresión logística binomial para identificar la incidencia de variables de capital humano, sociofamiliares y aspectos culturales sobre la participación laboral de las mujeres chilenas. Los autores concluyeron que factores como mayor educación, vivir en zonas urbanas y tener creencias en favor del trabajo remunerado fuera del hogar aumentan la participación de las mujeres en el mercado laboral; sin embargo, la edad y presencia de pareja reducen la participación laboral de las mujeres.

Mahmud y Bidisha (2018) desarrollaron un estudio titulado “Female Labor Market Participation in Bangladesh: Structural Changes and Determinants of Labor Supply”, en el cual describieron la tendencia, composición y determinantes de la participación laboral de las mujeres de Bangladesh. Para el desarrollo de su estudio, los autores utilizaron como fuente de base de datos Labor Force Survey de los años 1999, 2005 y 2010, publicado por Bangladesh Bureau of Statistics. Una de las conclusiones de su estudio es que la participación de las mujeres en el mercado de trabajo se ha incrementado en más de 12 puntos porcentuales en el periodo analizado. Además, sostienen que las mujeres que ingresan al mercado laboral se caracterizan por ser adultas, comprometidas, más educadas y vivir con jefes de hogar con altos niveles de educación. Asimismo, mediante un modelo probit, los autores identificaron que la educación y número de niños en el hogar aumentan la participación laboral de las mujeres; sin embargo, tener

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niños menores de 6 años e ingreso familiar reducen la participación de las mujeres en el mercado laboral.

Por último, Bairagya et. al (2019) desarrollaron un estudio que tuvo dos principales objetivos: describir la participación laboral de las mujeres según características socioeconómicas e identificar los determinantes de la participación laboral de las mujeres para Karnataka según tipo de trabajo. Para el desarrollo de este estudio, los autores utilizaron la base de datos 68th Round National Sample Survey (NSS), base que contiene información sobre empleo y desempleo de India para los años 2011 y 2012. Los autores concluyen que las mujeres que presentan mayor tasa de participación laboral se caracterizan, principalmente, por estar empleadas en empresas familiares, ser más educadas y capacitadas. Asimismo, mediante la estimación de un modelo multinomial probit, los autores identificaron que la edad y capacitación formal e informal incrementan la probabilidad de que las mujeres participen en el mercado laboral indistintamente del tipo de empleo (independiente, empleo asalariado fijo o empleo temporal). Además, identificaron un impacto diferente de la variable educación, pues incrementa la probabilidad de que la mujer participe en empleos asalariados fijos; sin embargo, reduce la probabilidad de que la mujer participe en empleos independientes o temporales.

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1.2.2. Antecedentes nacionales

A nivel nacional, el Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo a través del informe anual 2016: La Mujer en el Mercado Laboral Peruano (MTPE, 2017), desarrolló un análisis sobre los determinantes de la participación laboral de las mujeres para el año 2016. Este análisis se realizó en dos grupos: para aquellas mujeres que alcanzaron como máximo el nivel de educación secundaria incompleta y para aquellas mujeres que tienen el nivel de secundaria completa a más. En base a datos de la Encuesta Nacional de Hogares y mediante un modelo probit, concluye que, para ambos grupos de análisis, las variables que impactan de manera positiva sobre la probabilidad de que la mujer participe en el mercado laboral son edad, años de escolaridad, porcentaje de mujeres en edad de trabajar en el hogar e ingreso no laboral per cápita; en cambio, la edad al cuadrado, número de enfermos crónicos, promedio de educación de adultos en el hogar, número de niños menores de 6 años, ingreso de otros miembros del hogar, asistencia a algún centro de enseñanza y área de residencia urbana, impactan negativamente en dicha probabilidad.

A nivel regional, Valeriano (2013) realizó su tesis sobre los determinantes de la participación laboral femenina en la ciudad de Puno para el año 2012. Para desarrollar este estudio, el autor recabó datos mediante una encuesta aplicada en cuatro zonas estratégicas (Laykakota, Bellavista, Huáscar y Vallecito) que le permitió, mediante un modelo logit, llegar a las siguientes conclusiones: la edad, tamaño familiar y educación incrementan la probabilidad de que una mujer ingrese al mercado laboral; en cambio, asistencia escolar, ingresos de otros familiares, ingreso no laboral, presencia de pareja y presencia de hijos menores de 6 años reducen la probabilidad de que una mujer participe en el mercado laboral. Cabe resaltar de este estudio que la variable con mayor impacto positivo sobre la participación laboral de las mujeres es la educación.

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1.3. Justificación del problema

1.3.1. Justificación teórica

La presente investigación analiza los determinantes de la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad en el año 2019. Esto, por un lado, permite constatar los fundamentos microeconómicos que explican la participación de un individuo en el mercado laboral. Por otro lado, el estudio incrementa el conocimiento científico sobre economía laboral y pretende ser la base para futuras investigaciones relacionadas con el tema.

1.3.2. Justificación práctica

La identificación de los determinantes de la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad permite a las autoridades correspondientes diseñar políticas públicas que incentiven la mayor participación laboral de las mujeres. Esto contribuiría a reducir las brechas de género en cuanto a participación laboral para alcanzar el Objetivo de Desarrollo Sostenible: Igualdad de género. Asimismo, en el ámbito social, otorgará autonomía a las mujeres y la posibilidad de tomar decisiones en varios aspectos de la vida. Además, en el ámbito económico, generará mayor crecimiento, disminución en la desigualdad de ingresos y aumento de la resiliencia económica. Por último, por motivos demográficos, atenuará los efectos de la transición demográfica (CEPAL y OIT, 2019). A nivel regional, estas políticas permitirán promover el empleo digno y productivo en el departamento La Libertad, uno de los objetivos del Plan Estratégico Institucional 2020-2024 (Gobierno Regional La Libertad [GRLL], 2021)

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1.3.3. Justificación social

Las políticas que se apliquen a partir de los resultados de este estudio beneficiarán a las mujeres que enfrentan ciertas limitantes para formar parte del mercado laboral. Asimismo, beneficiará a la sociedad en su conjunto dado que una mayor participación laboral impacta en el crecimiento y desarrollo económico de la región.

1.4. Planteamiento del problema

¿Cuáles son los determinantes de la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad en el año 2019?

1.5. Marco teórico y conceptual

1.5.1. Marco teórico

En esta sección se presenta el enfoque teórico que sustenta el presente trabajo. De acuerdo a la literatura revisada, los fundamentos de la teoría neoclásica permiten abordar el tema de investigación.

La teoría neoclásica de la oferta laboral explica la decisión de un individuo de participar o no en el mercado laboral y, en caso de hacerlo, cuántas horas trabaja (Borjas, 2013).

Por un lado, de acuerdo con la teoría, un individuo representativo recibe cierta satisfacción por el consumo de bienes (C) y ocio (L). Esta idea se resume en la función de utilidad:

𝑈 = 𝑓 (𝐶, 𝐿)

Esta función transforma el consumo de bienes y ocio en un índice U llamado utilidad, el cual mide el nivel de satisfacción del individuo. Asumiendo que C

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y L son bienes y no males, mientras más alto es el índice U, el individuo es más feliz.

Existen diferentes combinaciones de consumo de bienes y ocio que permiten al individuo obtener el mismo nivel de utilidad. Todas estas combinaciones que alcanzan un mismo nivel de satisfacción determinan la curva de indiferencia, la cual se ilustra en la Figura 1. En el punto X, el individuo consume C0 de bienes y L0 de ocio, obteniendo un nivel de satisfacción U0, el

mismo que obtendría si consume C1 de bienes y L1 de ocio.

Figura 1: Curva de indiferencia de un individuo representativo

Fuente: Elaboración propia sobre la base de Borjas (2013), “Labor economics”

La pendiente de la curva de indiferencia, conocida como Tasa Marginal de Sustitución (TMS), mide la tasa a la cual el individuo está dispuesto a intercambiar consumo de ocio por consumo de bienes, manteniendo constante su utilidad. La característica de que las curvas de indiferencia son convexas al origen se debe a los cambios de la TMS a medida que el individuo se desplaza a lo largo de la curva.

Por otro lado, cada individuo se enfrenta a dos restricciones: ingreso y tiempo. En cuanto al ingreso, cada individuo puede tener ingresos laborales, así como

Bienes (C) Ocio (L) U0 C0 L0 X C1 L1 Y

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ingresos no laborales (V) como herencia, dividendos, lotería, etc. Los ingresos laborales son el producto de una tasa salarial por hora (W) y el número de horas dedicadas al trabajo (H). Por tanto, el ingreso total de cada individuo es el siguiente:

𝐶 = 𝑉 + 𝑊𝐻 (1)

En otras palabras, el monto que se gaste en consumo de bienes es igual al ingreso laboral (WH) más el ingreso no laboral (V).

Además, el tiempo disponible de cada individuo (T) es la suma del tiempo que dedica al trabajo (H) y al ocio (L).

𝑇 = 𝐻 + 𝐿 (2)

Reemplazando la ecuación (2) en la (1) se obtiene la restricción presupuestaria (3).

𝐶 = (𝑉 + 𝑊𝑇) – 𝑊𝐿 (3)

Como se ilustra en la Figura 2, la restricción presupuestaria es una recta con pendiente negativa (-W). En un extremo, si el individuo decide no trabajar (punto E), todo su tiempo disponible (T) lo dedicará al ocio y consumirá bienes con sus ingresos no laborales. En otro extremo, si el individuo dedica todo su tiempo a trabajar, consumirá WT+V. En síntesis, todas las canastas que estén dentro de la restricción presupuestaria serán permitidas.

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Figura 2: Restricción presupuestaria de un individuo representativo

Asumiendo una tasa salarial e ingreso laboral constantes, el individuo racional seleccionará la canasta de bienes y ocio que le brinde el nivel de utilidad más alto posible sujeto a las limitaciones impuestas por la restricción presupuestaria. En la Figura 3 se ilustra que la canasta óptima es el punto P (C*, L*). Por una parte, el trabajador desearía una canasta (punto Y) con mayor nivel de utilidad; sin embargo, dado su salario e ingreso no laboral, no podría permitirse ese consumo. Por otra parte, el trabajador podría escoger otra canasta dentro de la línea presupuestaria (punto A), pero alcanzaría menor utilidad que el punto P.

Por tanto, el consumo óptimo de bienes y ocio de un individuo es el punto donde la línea presupuestaria es tangente a la curva de indiferencia.

Bienes (C) Ocio (L) T E V WT+V

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Figura 3: Solución óptima de la decisión trabajo-ocio de un individuo representativo

El anterior proceso racional ocurre cuando el individuo se encuentra dentro del mercado laboral; sin embargo, la decisión de participar o no participar en el mercado laboral se toma en base a su salario de reserva.

Cuando un individuo decide ingresar al mercado laboral, intercambia su tiempo de ocio por horas de trabajo para ganar ingresos y consumir bienes. Por tanto, la decisión de trabajar o no trabajar depende de si los “términos de intercambio” son suficientemente atractivos para ingresar al mercado laboral.

En la Figura 4, la curva de indiferencia de una persona que no trabaja y tiene ingresos no laborales se ubica en el punto E, en el cual recibe U0 unidades

de utilidad.

Si el salario del mercado fuera Wlow, el individuo se enfrenta a la recta

presupuestaria GE y maximiza su utilidad en el punto E, donde obtiene U0

unidades de utilidad. Entonces, ante el salario Wlow, el individuo racional

decidirá no trabajar dado que obtiene la misma utilidad si es que decide trabajar. Bienes (C) Ocio (L) L* E WT+V U* P C* Y A

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En cambio, si el salario fuera Whigh, el individuo se enfrenta a la recta

presupuestaria HE. Es claro que buscando maximizar su utilidad, se moverá a otro punto (como Y) donde obtendrá mayor utilidad que U0. Por tanto, al

salario Whigh, el individuo racional decidirá trabajar dado que obtiene mayor

utilidad si es que decide no trabajar.

Figura 4: Salario de reserva de un individuo representativo

En síntesis, el individuo no participará en el mercado laboral a salarios bajos como Wlow, pero ingresará al mercado laboral a salarios altos como Whigh.

Entre estos dos salarios, existe aquel salario (ŵ) que hace que el individuo sea indiferente entre trabajar o no trabajar. Este salario se conoce como salario de reserva, el cual es el mínimo incremento en el ingreso que hace que el individuo sea indiferente entre no trabajar (punto E) y trabajar su primera hora.

En resumen, el individuo entrará al mercado laboral cuando el salario de mercado sea superior a su salario de reserva. Este salario de reserva es diferente para cada individuo dado que depende de factores

Bienes (C) Ocio (L) E H U0 W low G W high ŵ Y

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sociodemográficos, económicos, tecnológicos, institucionales, culturales, entre otros.

Para el caso de las mujeres, un incremento en la participación laboral podría ser resultado de un incremento en el salario potencial de mercado o de una disminución del salario de reserva. Un incremento en el salario de mercado incentivará a las mujeres a reducir tiempo en actividades no productivas y a participar en el mercado laboral. Asimismo, un incremento en el número de hijos aumenta el salario de reserva y, por tanto, reduce la probabilidad que la mujer trabaje. Además, el incremento de la participación laboral de las mujeres ha estado influenciado por los cambios tecnológicos que facilitan la producción en el hogar, los cuales permiten que las mujeres dediquen menos tiempo a actividades domésticas.

(30)

1.5.2. Marco conceptual

▪ Población Económicamente Activa es aquella que está en edad de trabajar y que en la semana de referencia se encontraba laborando o buscando trabajo activamente (MTPE, 2020).

▪ Población Económicamente Activa Desempleada está conformada por la Población Económicamente Activa que en la semana de referencia se encontraba no laborando, pero buscando trabajo activamente. (MTPE, 2020).

▪ Población Económicamente Activa Ocupada forma parte de la Población Económicamente Activa que en la semana de referencia se encontraba laborando en alguna actividad económica sea o no remunerada (MTPE, 2020).

▪ Población Económicamente Inactiva es aquella que está en edad de trabajar y que en la semana de referencia no se encontraban trabajando ni buscando trabajo activamente (MTPE, 2020).

▪ Población en Edad de Trabajar está conformada por personas que están aptas en cuanto a edad para realizar actividades productivas. En Perú, la Población en Edad de Trabajar (PET) está conformada por las personas de 14 años a más (MTPE, 2020).

▪ Salario de reserva es el mínimo incremento en el salario que hace que una persona sea indiferente entre mantenerse fuera del trabajo y trabajar la primera hora (Borjas, 2013)

▪ Tasa de actividad o participación laboral indica la proporción de la población en edad de trabajar que forma parte de la fuerza de trabajo. Es

(31)

decir, población económicamente activa entre la población en edad de trabajar (MTPE, 2020).

▪ Tasa de desempleo es la proporción de la Población Económicamente Activa que se encuentra desempleada (MTPE, 2020).

▪ Tasa de empleo vulnerable es la razón de la Población Económicamente Activa que se encuentra laborando como trabajador independiente o trabajador familiar no remunerado (MTPE, 2020).

▪ Tasa de ocupación es el porcentaje de la Población en Edad de Trabajar que se encuentra laborando (MTPE, 2020).

1.6. Formulación de la hipótesis

La participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad en el año 2019 se encuentra determinada, principalmente, por factores sociodemográficos (edad, zona urbana, educación superior universitaria, asistencia a un centro de enseñanza, discapacidad, característica de jefe de hogar y número de perceptores de ingresos en el hogar) y económicos (transferencias corrientes privadas y transferencias corrientes públicas).

(32)

1.7. Objetivos

1.7.1. Objetivo general

Analizar los determinantes de la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad en el año 2019.

1.7.2. Objetivos específicos

• Describir la participación laboral de las mujeres e indicadores del mercado laboral del departamento La Libertad en el año 2019.

• Describir la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad en el año 2019, según factores sociodemográficos y económicos.

• Elaborar un modelo econométrico para identificar los determinantes de la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad en el año 2019.

(33)

II. Diseño de la investigación

El diseño del presente estudio es descriptivo, correlacional y explicativo. En primer lugar, es descriptivo porque describe la participación laboral de las mujeres e indicadores del mercado laboral del departamento La Libertad en el año 2019 y describe la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad en el año 2019, según factores sociodemográficos y económicos. En segundo lugar, es correlacional porque determina el grado de asociación entre la variable participación laboral y sus principales determinantes. En tercer lugar, el estudio es explicativo dado que a través de un modelo econométrico se identifica la contribución de cada variable explicativa sobre la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad en el año 2019.

Por otro lado, cabe señalar que el diseño del estudio es no experimental, dado que no se han manipulado las variables independientes para estudiar la variable dependiente, y de corte transversal, al haberse realizado para un determinado momento del tiempo, es decir, para el año 2019.

2.1. Material, métodos y técnicas

2.1.1. Material

2.1.1.1. Población

De acuerdo con la Encuesta Nacional de Hogares, la población está conformada por 742,426 mujeres que forman parte de la Población en Edad de Trabajar del departamento La Libertad en el año 2019.

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2.1.1.2. Muestra

Considerando la información disponible en la Encuesta Nacional de Hogares, la muestra comprende 2,278 mujeres que forman parte de la Población en Edad de Trabajar del departamento La Libertad en el año 2019.

2.1.2. Métodos

• Método inductivo-deductivo, se utilizó este método dado que, en base al análisis de una muestra de mujeres en edad de trabajar del departamento La Libertad del año 2019, se ha identificado los principales factores determinantes de la participación laboral de las mujeres, a partir de los cuales se ha formulado conclusiones específicas e implicancias de políticas económicas destinadas a promover la participación laboral de la mujer en el mercado laboral del departamento La Libertad.

• Método analítico-sintético, se empleó este método considerando que para identificar los determinantes de la participación laboral de las mujeres se ha realizado un análisis de la participación laboral de las mujeres según factores explicativos de carácter sociodemográfico y económico.

• Método estadístico, se utilizó este método teniendo como base que para el desarrollo de los objetivos de la presente investigación se ha recolectado, procesado, analizado y sintetizado datos tanto cuantitativos como cualitativos.

(35)

2.1.3. Técnicas e instrumentos de recolección de datos

La técnica de recolección de datos que se utilizó para este estudio es la

revisión documental dado que para su desarrollo se utilizó la base de datos

de la Encuesta Nacional de Hogares, la cual es recolectada y publicada por el Instituto Nacional de Estadística e Informática con frecuencia trimestral y anual. Además, se consultó y analizó fuentes de información secundarias como informes estadísticos, libros, tesis y revistas. Los instrumentos que se han utilizado son las fichas bibliográficas, tablas y figuras.

(36)

24 Operacionalización de variables de estudio1

De acuerdo con la literatura, las variables explicativas consideradas en este estudio se detallan en la Tabla 1:

Tabla 1: Operacionalización de variables de estudio

Variables Definición conceptual Definición operacional Escala

Variable dependiente

Participación laboral de la mujer

La participación laboral de una persona ocurre cuando ella se encuentra laborando o buscando trabajo activamente.

Variable binaria que toma el valor de 1 si la mujer forma parte de la Población Económicamente Activa y toma el valor de 0 si la mujer no forma parte de la Población Económicamente Activa.

Nominal

Variables

independientes

Edad Años cumplidos por una persona. Variable cuantitativa que se mide con los años cumplidos por la mujer.

Razón

Zona urbana Territorio conformado por centros poblados urbanos.

Variable binaria que toma el valor de 1 si la mujer reside en una zona urbana y toma el valor de 0 si la mujer reside en una zona rural.

Nominal

Educación superior universitaria

Nivel de educación académico posterior al nivel secundario que es impartido por las universidades.

Variable binaria que toma el valor de 1 si la mujer tiene el nivel educativo superior universitario y toma el valor de 0 si la mujer tiene otro nivel educativo.

Nominal

1_{Para mayor detalle sobre la construcción de cada variable, ver el Anexo 3}

TESIS UNITRU Biblioteca Digital. Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT

Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comecial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/

(37)

25 Asistencia a

un centro de enseñanza

Situación de una persona que asiste a un centro o programa de educación básica o superior.

Variable binaria que toma el valor de 1 si la mujer asiste a un centro de enseñanza y toma el valor de 0 si la mujer no asiste a un centro de enseñanza.

Nominal

Discapacidad Situación de una persona que tienen ciertas limitaciones físicas o mentales.

Variable binaria que toma el valor de 1 si la mujer tiene alguna discapacidad (impedimento para moverse, ver, hablar, oír, entender o relacionar) y toma el valor de 0 si la mujer no tiene discapacidad.

Nominal

Jefe de hogar Condición que se le atribuye a la persona que más aporta economicamente y toma las decisiones financieras del hogar.

Variable binaria que toma el valor de 1 si la mujer es jefe de hogar y toma el valor de 0 si la mujer no es jefe de hogar.

Nominal

Perceptores de ingreso

Personas que aportan

economicamente en el hogar.

Variable cuantitativa que se mide por el número de perceptores de ingreso en el hogar de la mujer.

Razón

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26 Transferencias

corrientes privadas

Transferencias de recursos por parte del sector privado.

Variable cuantitativa que se mide por el monto por transferencias corrientes privadas que recibe el hogar de la mujer.

Razón

Transferencias corrientes públicas

Transferencias de recursos por parte del sector público.

Variable cuantitativa que se mide por el monto por transferencias corrientes públicas que recibe el hogar de la mujer.

Razón

Fuente: Elaboración propia en base a datos de la Encuesta Nacional de Hogares

(39)

2.2. Estrategias metodológicas

Para el desarrollo de este estudio, se realizaron las siguientes actividades:

En primer lugar, se procedió con la descarga de base de datos de la Encuesta Nacional de Hogares para el año 2019, la cual es recolectada y publicada por el Instituto Nacional de Estadística e Informática. Esta encuesta cuenta con diferentes módulos, de las cuales se usaron los módulos de empleo e ingresos (módulo 500), educación (módulo 300), salud (módulo 400) e ingresos del hogar (módulo sumaria).

En segundo lugar, con el uso del software STATA 16, se procedió con la selección de las observaciones que integran la muestra de estudio; es decir, se seleccionó a aquellas mujeres que forman parte de la Población en Edad de Trabajar y pertenecen al departamento La Libertad.

En tercer lugar, una vez seleccionada la muestra de estudio, se procedió a describir los principales indicadores del mercado laboral del departamento La Libertad para el año 2019, así como las características sociodemográficas y económicas de la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad en el año 2019. Luego, con el fin de desarrollar el objetivo general de analizar los determinantes de la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad en el año 2019, se estimó e interpretó un modelo econométrico de respuesta binaria: probit. Para fines de presentación de las tablas y figuras de este estudio, la información obtenida en STATA se editó en el programa Microsoft Excel.

Se seleccionó el modelo econométrico probit porque es el más utilizado en los estudios empíricos revisados sobre la participación laboral. Para mayor detalle de la aplicación del modelo probit al presente estudio, revisar el Anexo 4.

(40)

La especificación del modelo probit para obtener la probabilidad de que la mujer participe o no participe en el mercado laboral es la siguiente:

𝑃(𝑦 = 1) = 𝐺(𝛽0+ 𝛽1𝐸𝑑𝑎𝑑 + 𝛽2𝑍𝑜𝑛𝑎𝑈𝑟𝑏𝑎𝑛𝑎 + 𝛽3𝐸𝑑𝑢𝑐𝑆𝑢𝑝𝑈 + 𝛽4AsisEnseñanza + 𝛽₅Discapacidad + 𝛽₆𝐽𝑒𝑓𝑒𝐻𝑜𝑔𝑎𝑟 + 𝛽₇𝑃𝑒𝑟𝑐𝑒𝑝𝐻𝑜𝑔𝑎𝑟 + 𝛽₈𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑃𝑟𝑖𝑣𝑎𝑑𝑎𝑠 + 𝛽₉𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑃ú𝑏𝑙𝑖𝑐𝑎𝑠) donde: 𝑦 = 𝑃𝑎𝑟𝑡𝑖𝑐𝑖𝑝𝑎 = { 1 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟 𝑝𝑎𝑟𝑡𝑖𝑐𝑖𝑝𝑎 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑚𝑒𝑟𝑐𝑎𝑑𝑜 𝑙𝑎𝑏𝑜𝑟𝑎𝑙 0 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟 𝑛𝑜 𝑝𝑎𝑟𝑡𝑖𝑐𝑖𝑝𝑎 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑚𝑒𝑟𝑐𝑎𝑑𝑜 𝑙𝑎𝑏𝑜𝑟𝑎𝑙

Los signos esperados de las variables explicativas del modelo se detallan a continuación:

▪ Edad [Edad], cuyo signo esperado es negativo dado que, de acuerdo con la teoría del ciclo vital, a medida que aumenta la edad, la participación laboral presenta un crecimiento decreciente.

▪ Zona urbana [ZonaUrbana], cuyo signo esperado es negativo tal como lo evidencia el estudio nacional realizado por el MTPE.

▪ Educación superior universitaria [EducSupU], cuyo signo esperado es

positivo ya que una mayor educación incrementa el salario potencial de

mercado de la mujer y, por ende, aumenta la probabilidad de que participe en el mercado laboral.

▪ Asistencia a un centro de enseñanza [AsisEnseñanza], cuyo signo esperado es negativo porque existe un trade-off entre estudiar y trabajar.

▪ Discapacidad [Discapacidad], cuyo signo esperado es negativo dado que se considera que tener una discapacidad reduce la productividad, por tanto, reduce la probabilidad de que la mujer participe en el mercado laboral.

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▪ Jefe de hogar [JefeHogar], cuyo signo esperado es positivo dado que asumir la jefatura del hogar implica un conjunto de responsabilidades como el sustento económico del hogar, situación que aumenta la probabilidad de que la mujer participe en el mercado laboral.

▪ Número de perceptores de ingresos en el hogar [PercepHogar], cuyo signo esperado es positivo dado que mientras más personas aportan económicamente, incentiva a que la mujer participe en el mercado laboral.

▪ Transferencias corrientes privadas [TransPrivadas], cuyo signo esperado es negativo dado que los ingresos no laborales, aquellos que no son resultado de su trabajo, hacen que el salario de reserva aumente, por tanto, disminuye la probabilidad de que la mujer participe en el mercado laboral.

▪ Transferencias corrientes públicas [TransPúblicas], cuyo signo esperado es negativo dado que los ingresos no laborales, aquellos que no son resultado de su trabajo, hacen que el salario de reserva aumente, por tanto, disminuye la probabilidad de que la mujer participe en el mercado laboral.

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III. Resultados

Este apartado contiene el desarrollo de los objetivos planteados en el presente estudio: describir la participación laboral de las mujeres e indicadores del mercado laboral del departamento La Libertad en el año 2019, describir la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad en el año 2019 según factores sociodemográficos y económicos, y elaborar un modelo econométrico para identificar los determinantes de la participación laboral de las mujeres.

3.1. Descripción de la participación laboral de las mujeres e indicadores del mercado laboral del departamento La Libertad en el año 2019

En el año 2019, de acuerdo con la Tabla 2, la Población en Edad de Trabajar (PET), es decir, de 14 años a más del departamento La Libertad, fue de 1,470,757, de los cuales 1,070,588 conformaban la Población Económicamente Activa (PEA) y 400,169 conformaban la Población Económicamente Inactiva (PEI).

Específicamente, la PEA -que es considerada como la fuerza de trabajo que tiene una economía para producir- está compuesta por la población ocupada y desempleada. Para el departamento La Libertad, en el año 2019, la PEA estaba conformada por 1,017,938 personas que estaban laborando (95.1%) y 52,650 personas que estaban buscando trabajo activamente (4.9%).

Tabla 2: La Libertad: Población en edad de trabajar según género y condición de actividad, 2019

Fuente: Elaboración propia sobre la base de datos de la Encuesta Nacional de Hogares, 2019

Hombre Mujer Total

Población en Edad de Trabajar (PET) 728,331 742,426 1,470,757

Población Economicamente Activa (PEA) 590,016 480,572 1,070,588

PEA Ocupada 563,737 454,201 1,017,938

PEA Desempleada 26,279 26,371 52,650

Población Economicamente Inactiva (PEI) 138,315 261,854 400,169 2019

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Para el caso de las mujeres, la PET fue de 742,426, de los cuales 480,572 conformaban la PEA (454,201 ocupadas y 26,371 desempleadas) y 261,854 conformaban la PEI. Para los hombres, la PET fue de 728,331, de los cuales 590,016 fueron parte de la PEA (563,737 ocupados y 26,279 desocupados) y el resto conformaban la PEI.

Por otra parte, con el fin de caracterizar el mercado laboral, se describe los principales indicadores globales del mercado de trabajo para la población en edad de trabajar del departamento La Libertad para el año 2019, los cuales registran mejores indicadores en favor de los hombres (ver Tabla 3).

Tabla 3: La Libertad: Indicadores del mercado laboral según género, 2019

La tasa de participación laboral, es decir, la proporción de la población de 14 a más años que forma parte de la fuerza de trabajo independientemente de estar ocupado o desempleado fue de 72.8%. Esto quiere decir que, aproximadamente, 7 de cada 10 personas que estaban en edad de trabajar se encontraban laborando o buscando trabajo activamente. Desagregando por género, este indicador fue de 64.7% para las mujeres y 81.0% para los hombres.

En cuanto a la tasa de ocupación, se registró una tasa de 69.2%, lo que significa que cerca de 7 de cada 10 personas en edad de trabajar se encontraban laborando. Según género, hay una diferencia de 16.2 puntos porcentuales en favor de los hombres.

Hombre Mujer Total

Tasa de participación laboral 81.0 64.7 72.8

Tasa de ocupación 77.4 61.2 69.2

Tasa de desempleo 4.5 5.5 4.9

Tasa de empleo vulnerable 39.4 52.5 45.3

(44)

Respecto a la tasa de desempleo, que es la proporción de la fuerza de trabajo que está desempleada, se observa que fue de 4.9%. Según género, el desempleo tiene mayor incidencia en la población femenina, pues las mujeres registraban una tasa de desempleo de 5.5%, ligeramente mayor que la de los hombres (4.5%).

Finalmente, la tasa de empleo vulnerable fue de 45.3%, es decir, 5 de cada 10 personas estaban laborando como trabajadores familiares no remunerados o trabajadores independientes. Desagregando este indicador por género, se demuestra que la mayoría de las mujeres se desempeñan en trabajos precarios. Específicamente, la tasa de empleo vulnerable fue de 52.5% para las mujeres y 39.4% para los hombres.

(45)

3.2. Descripción de la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad en el año 2019, según factores sociodemográficos y económicos

En la presente sección se describe la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad en el año 2019 de acuerdo con sus principales características sociodemográficas y económicas: edad, zona urbana, educación superior universitaria, asistencia a un centro de enseñanza, discapacidad, característica de jefe de hogar, número de perceptores de ingresos en el hogar, transferencias corrientes privadas y transferencias corrientes públicas.

De acuerdo con la Tabla 4, se puede apreciar que la tasa de participación laboral de las mujeres tiene un comportamiento decreciente conforme aumenta la edad, es decir, la probabilidad de que una mujer participe en el mercado laboral aumentará hasta llegar a un máximo para luego descender. Para el departamento en estudio, la tasa de participación laboral máxima se presenta en el grupo de mujeres adultas (30 a 59 años) con un 76.8%, para luego declinar a 43.5%, tasa que pertenece al grupo de mujeres adultas mayores (60 años a más).

Al analizar la participación laboral de las mujeres según la variable estrato geográfico, en la Tabla 4 se puede observar que la menor tasa de participación laboral corresponde a las mujeres que residen en zonas urbanas (ciudades de más de 2,000 habitantes). Específicamente, la tasa de participación laboral de las mujeres que residen en zonas urbanas es de 64.5%; en cambio, la tasa de participación laboral de las mujeres que residen en zonas rurales es de 66.1%. Este comportamiento, que se observa también a nivel nacional (71.1% para las zonas urbanas y 79.7 para las zonas rurales), se explica porque en las zonas rurales existe una alta participación de las mujeres en trabajos precarios.

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Tabla 4: La Libertad: Participación laboral de las mujeres según características sociodemográficas y económicas, 2019

Fuente: Elaboración propia sobre la base de datos de la Encuesta Nacional de Hogares, 2019 Total Edad 14 a 17 años 29.0 71.0 100.0 18 a 29 años 68.6 31.4 100.0 30 a 59 años 76.8 23.2 100.0 60 años a más 43.5 56.5 100.0 Estrato geográfico Urbana 64.5 35.5 100.0 Rural 66.1 33.9 100.0 Educación Primaria 62.2 37.8 100.0 Educación secundaria 58.3 41.7 100.0 Superior no universitaria 73.6 26.4 100.0 Superior universitaria 79.3 20.7 100.0

Asiste a un centro de enseñanza

Sí 38.7 61.3 100.0 No 68.4 31.6 100.0 Discapacidad Sí 26.2 73.8 100.0 No 65.8 34.2 100.0 Jefe de hogar Sí 73.9 26.1 100.0 No 62.7 37.3 100.0

Perceptores de ingreso en el hogar

1 47.5 52.5 100.0

2 64.8 35.2 100.0

3 68.0 32.0 100.0

4 a más 73.8 26.2 100.0

Transferencias corrientes privadas

Sí 65.0 35.0 100.0

No 64.6 35.4 100.0

Transferencias corrientes públicas

Sí 59.7 40.3 100.0 No 66.7 33.4 100.0 Participa (%) No participa (%) Participación laboral según caracteristicas

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En lo referido al nivel de educación, en la Tabla 4 se puede observar que la tasa de participación laboral de las mujeres se incrementa cuando se alcanza mayores niveles de educación. De esta manera, cuando las mujeres terminan estudios superiores, tienen más probabilidades de formar parte del mercado laboral. Específicamente, cuando alcanzan estudios de formación técnica, 7 de cada 10 mujeres participan en el mercado laboral. Esto se incrementa a 8 si las mujeres alcanzan estudios universitarios.

Desagregando la tasa de participación laboral de las mujeres según asistencia a un centro de enseñanza, se demuestra en la Tabla 4 que las que tienen mayor tasa de participación laboral son aquellas que actualmente no asisten a un centro o programa de educación básica o superior. Específicamente, el grupo de mujeres que asiste a un centro de enseñanza tienen una tasa de participación laboral de 38.7%; sin embargo, en el grupo de mujeres que no asiste a un centro de enseñanza, la tasa de participación laboral es de 68.4%.

Analizando la tasa de participación laboral de las mujeres según discapacidad (limitaciones para moverse, ver, hablar, oír, entender o relacionar), se observa en la Tabla 4 que la mayor tasa de participación laboral lo tienen las mujeres que no tienen ninguna discapacidad (65.8%). Las mujeres que tienen alguna discapacidad tienen una menor tasa de participación laboral, esto es 26.2%.

Al analizar la participación laboral de las mujeres según el rol que cumplen dentro del hogar, se observa en la Tabla 4 que las mujeres que son jefes de hogar presentan una mayor tasa de participación laboral. Los datos indican que en el grupo de mujeres que son cabezas de hogar la tasa de participación laboral es de 73.9%, tasa superior al del grupo de mujeres que no son jefes de hogar (62.7%).

(48)

Asimismo, como se observa en la Tabla 4, al caracterizar la participación laboral de las mujeres según el número de perceptores de ingreso en el hogar, se demuestra que mientras más integrantes de la familia aporten económicamente, la tasa de participación laboral de las mujeres aumenta.

Respecto a la recepción de transferencias corrientes privadas, la Tabla 4 muestra que no hay una diferencia estadísticamente significativa entre las mujeres que participan y las mujeres que no participan en el mercado laboral. Así entonces, la tasa de participación laboral de las mujeres que reciben transferencias corrientes privadas es de 65.0%, mientras que, de las mujeres que no reciben transferencias corrientes privadas es de 64.6%.

Por último, respecto a la recepción de transferencias corrientes públicas, la Tabla 4 muestra que las mujeres que no reciben transferencias corrientes públicas presentan una tasa de participación laboral de 66.7%, tasa superior con respecto a las mujeres que sí reciben transferencias por parte del Estado (59.7%).

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3.3. Elaboración de un modelo econométrico para identificar los determinantes de la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad en el año 2019.

3.3.1. Análisis de correlaciones simples

Antes de la presentación de los resultados de la estimación del modelo probit, se aborda el análisis de correlaciones simples entre la participación laboral de la mujer y cada una de las variables explicativas con la finalidad de identificar el grado de asociación potencial entre estas.

Tabla 5: Correlaciones simples entre la participación laboral de la mujer y las variables explicativas

Correlación Participación Edad -0.0663*** 0.0015 Zona Urbana -0.0548*** 0.0089 Educación superior universitaria 0.1149***

0.0000 Asiste a un centro de enseñanza -0.1851***

0.0000 Discapacidad -0.1645***

0.0000 Jefe de hogar 0.0982***

0.0000 Perceptores de ingresos en el hogar 0.1308***

0.0000 Transferencias corrientes privadas -0.0420**

0.0449 Transferencias corrientes públicas -0.1274***

0.0000

Nota: **p<0.05, ***p<0.01

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Los resultados se presentan en la Tabla 5, en la cual se puede observar que las correlaciones entre la participación laboral de la mujer y cada variable explicativa se dividen en dos grupos. Según orden de importancia, las variables número perceptores de ingreso, educación superior universitaria y jefe de hogar se correlacionan positivamente con la participación laboral de la mujer, siendo sus correlaciones de 13.1%, 11.5% y 9.8%, respectivamente. Asimismo, se observa que dichas correlaciones son estadísticamente significativas al 1%.

En cambio, según orden de importancia, las variables asistencia a un centro de enseñanza, discapacidad, transferencias corrientes públicas, edad, zona urbana y transferencias corrientes privadas se correlacionan negativamente con la participación laboral de la mujer, siendo sus correlaciones 18.5%, 16.5%, 12.7%, 6.6%, 5.5% y 4.2%, respectivamente. Adicionalmente, se observa que estas correlaciones son estadísticamente significativas al 1%, excepto la correlación entre la participación laboral de la mujer y transferencias corrientes privadas, la cual es estadísticamente significativa al 5%.

(51)

3.3.2. Resultados del modelo econométrico

En esta sección se presentan los resultados econométricos obtenidos de la identificación de los determinantes de la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad en el año 2019. Los resultados del modelo probit se presentan en la Tabla 6, la cual contiene los coeficientes, los niveles de significancia, las desviaciones estándar y los efectos marginales de las variables consideradas en el modelo.

Tabla 6: Resultados del modelo probit de la participación laboral de las mujeres del departamento La Libertad en el año 20192

Nota: Desviación estándar en paréntesis. ***p<0.01

Variables Coeficiente Efecto marginal

Edad -0.0087*** -0.0028*** (0.0018) (0.0006)

Zona urbana -0.3005*** -0.0983***

(0.0670) (0.0216)

Educación superior universitario 0.7532*** 0.2463***

(0.1027) (0.0324)

Asiste a un centro de enseñanza -1.1260*** -0.3682***

(0.1033) (0.0307)

Discapacidad -0.9544*** -0.3121***

(0.1648) (0.0529)

Jefe de hogar 0.6189*** 0.2024***

(0.0785) (0.0248)

Perceptores de ingreso en el hogar 0.2125*** 0.0695***

(0.0259) (0.0081)

Transferencias corrientes privadas -0.0002*** -0.0001***

(0.0001) (0.0000)

Transferencias corrientes públicas -0.0004*** -0.0001***

(0.0001) (0.0000) Constante 0.4431*** (0.1152) Pseudo R2 0.1274 Prob > chi2 0.0000 Número de observaciones 2,278