Resumen
Este artículo estudia el uso del tiempo de la población de 6 a 24 años en 1107 municipios de Colombia, basado en la respuesta censal de 2005 a la pregunta “qué actividad desarrolló la semana anterior”. El análisis se realizó para cada uno de los municipios encontrando diferencias significativas entre actividades y municipios. Un análisis de conglomerados permitió clasificar a los municipios, y su resultado posteriormente se utilizó en el análisis logístico como variable categórica de entrada. Este último permitió evaluar que tan probable es que un niño o joven permanezca inactivo dadas las características personales, del jefe de hogar en que vive y la clasificación municipal. Los resultados muestran que, efectivamente, en Colombia el uso del tiempo por los jóvenes es heterogéneo y depende de la oferta del sistema educativo, de la distribución espacial de la población y de variables indicativas de la actividad económica del municipio, así como de características personales y familiares.
Palabras clave
Patrones de actividad, juventud, educación, desarrollo, modelos multivariados.
Abstract
This paper studies time use by young individuals, in 1107 municipalities of Colombia through census data year 2005, 6 to 24 years old who answered to the question “Which activity did you do last week”. The analysis, which was done for each municipality, found significant differences within activities and across towns. A cluster analysis was done to obtain a categorical variable for municipalities, which later was an input to a logistic regression. The latter was used to measure the probability that young people remain inactive given his personal characteristics, those of the head of the household and the town he lives in. The results show that time use by young people is heterogeneous and depends on schooling supply, spatial distribution of the population within the municipality, the proxies for the town’s economical activity as well as personal and family characteristics.
Introducción
Este estudio tiene como objeto analizar el uso del tiempo por parte de las personas de 6 a 24 años de edad de acuerdo con las respuestas a la pregunta del Censo del 2005 “¿Qué actividad desarrolló la semana anterior?” (pregunta 47). La unidad de análisis fue el municipio para poder identificar problemáticas en estos grupos de población y su ubicación geográfica. Esta aproximación permitiría a su vez diseñar y realizar programas de acción, si fuera del caso. Es por esto que el análisis incluye, además del total municipal, la actividad de los jóvenes diferenciada entre cabeceras y resto del municipio.
En un estudio de diferentes características socio económicas de la población en Colombia es importante reconocer que el país se caracteriza por la heterogeneidad en el nivel de desarrollo de las regiones, de los municipios y de su población. Este estudio se concentra en la búsqueda de patrones de incidencia que permitan identificar los municipios donde existe mayor inactividad de la población entre los 6 y 24 años, y las posibles causas que generan la problemática.
El trabajo infantil ha sido una preocupación permanente de los diferentes sectores oficiales nacionales e internacionales y de los investigadores sociales durante muchos años. En Colombia el DANE y el Ministerio de Protección Social realizan bianualmente desde el 2001, la Encuesta de Trabajo Infantil con el fin de evaluar y hacer seguimiento a la problemática. Los resultados aquí presentados son consistentes en el nivel nacional y grupo de edad.
Este estudio introduce el cálculo de indicadores y el análisis por municipio y para 1107 municipios; además, añade el estudio de otras actividades de las personas menores de 24 años y mayores de 6 años, incluyendo la inactividad en un sentido amplio del término (no necesariamente económica, aunque la comprende) en donde el individuo utiliza su tiempo en algo diferente, que no conocemos, a estudiar, a trabajar o buscar trabajo, a permanecer en el hogar realizando oficios, no está incapacitado para trabajar o buscar trabajo, pero tampoco estudia. La existencia de esta población es mencionada en “How are Youth Faring in the Labor Market? Evidence from Around the World” J. Fares, World Bank;C.E. Montenegro, World Bank; P. F. Orazem, Iowa State University World Bank Policy Research Working Paper 4071; Noviembre, 2006. Estos autores estudiaron el Mercado Laboral de los jóvenes en 97 países.
Los resultados muestran que, efectivamente, en Colombia la actividad de los jóvenes varía entre municipios y depende de la oferta del sistema educativo, de la distribución espacial de la población en los municipios y de variables indicativas de la actividad económica, así como de características personales y familiares. El análisis y resultados no son exhaustivos, por el contrario, generan mayores interrogantes y la necesidad de continuar identificando elementos específicos de los municipios de tal forma que, en el largo plazo, contribuyan al desarrollo de la comunidad. Indudablemente, los resultados dejan ver la marginalización de algunas poblaciones de los procesos de desarrollo y de la actividad económica de otras partes del país; cambios en la estructura social y familiar, en fin, innumerables variables que deberían seguir siendo tema de investigación.
1. Estadísticas descriptivas
La información utilizada en este estudio corresponde al Censo General 2005. Se utilizaron dos fuentes de esta información: la base de datos del Censo general, accesible a través del sistema de consulta REDATAM, del DANE y la muestra Censal ampliada, (cocensal) para la población de 6 a 24 años y del jefe de hogar al que pertenece el niño o joven.
A través de las preguntas 42 y 47 del Censo, relacionadas con la actividad de las personas, se calcularon los siguientes Indicadores:
- Asistencia escolar: Asisten a algún centro educativo o declaran que están estudiando.
- Sólo Trabaja.
- Estudian y trabajan: Trabajó y asiste a algún centro educativo + no trabajo pero tenía trabajo y asiste algún centro educativo.
- Sólo busca trabajo.
- Permanencia en el hogar: Oficios del hogar y no trabajó o buscó trabajo – oficios del hogar y asisten a algún centro educativo
- Inactivos: Población – Fuerza Laboral – Permanencia hogar –Asistencia escolar – incapacitados + (Estudia y trabaja).
Es de anotar que la inactividad no necesariamente se refiere a la inactividad económica, aunque la comprende. Se refiere a una persona que no estudia, no trabaja, no busca trabajo, no permanece en el hogar, no está incapacitado para trabajar o buscar trabajo. Es decir, dentro de las actividades que comúnmente realizan las personas, el inactivo no cumple con ninguna de ellas.
- Fuerza Laboral: trabaja + busca + (estudia y trabaja)
- Tasa de participación: Fuerza Laboral/población (para cada grupo de edad)
- Tasa inactividad: Inactivos/población
- Tasa (Estudian y Trabajan): Población que estudia y trabaja/ población Total para cada grupo de edad
- Tasa Permanencia en el Hogar: Permanencia en el hogar/población
Los resultados:
El Cuadro 1 muestra que la asistencia escolar es bastante alta para el nivel de educación media básica, de 10 a 14 años y, baja drásticamente para los otros grupos de edad.
Cuadro 1
Población de estudio
* En cada grupo de edad hay jóvenes que estudian y trabajan.
Fuente: Censo 2005, REDATAM, DANE.
Las tasas de inactividad de los jóvenes (no se refiere a actividad económica sino a la definición detallada más arriba) muestran porcentajes inferiores al 10%, en todos los grupos de edad, mientras que las tasas de permanencia en el hogar de los mayores de 15 años son superiores al 11,9%.
Las tasas de participación laboral son menores de 4% para los niños de catorce años o menos, y de ellos, el 58,5% estudia y trabaja. La participación laboral del grupo de 15 a 19 años es de 22,8% y de estos, sólo 15,4% estudia y trabaja. Este resultado muestra que, a partir de los 15 años, se presenta una alta tasa de deserción escolar, obteniéndose un número significativo de jóvenes, alrededor de 740 000, con niveles educativos bajos.
Existen diferencias importantes en el uso del tiempo de los niños, niñas, adolescentes y adultos jóvenes cuando se analiza la situación en cabeceras y en zonas resto. Los cuadros 3 y 4 muestran los resultados.
Cuadro 2
Uso del tiempo de los jóvenes en las cabeceras municipales
* En cada grupo de edad hay jóvenes que estudian y trabajan
Fuente: Censo 2005, REDATAM, DANE.
Cuadro 3
Uso del tiempo de los jóvenes en las zonas rurales (resto)
Fuente: Censo 2005, REDATAM, DANE.
En primer lugar, la asistencia escolar es mayor en cabeceras para todos los grupos de edades. Sin embargo, los resultados muestran una alta cobertura en zonas rurales para los dos primeros niveles educativos. (Se supone que el primer grupo de edad cubre la educación primaria y el segundo la media).
Las tasas de inactividad en zonas rurales presentan diferentes resultados: a) Para el grupo de menor edad las altas tasas pueden deberse a un ingreso tardío al sistema escolar, así como de carencia de centros educativos en estas zonas; aunque la tasa de permanencia en el hogar es menor de 2,3%. b) La inactividad aumenta a 13,1% para el grupo de 15 a 19 y se mantiene de forma similar para el siguiente grupo. Sin embargo, las tasas de permanencia en el hogar tienen valores importantes para los jóvenes mayores de 15 años.
Es de aclarar que la permanencia en el hogar es la respuesta a hacer oficios del hogar y no trabajar o buscar trabajo. El cruce de esta variable con la ocupación de la población estudiada no mostró que fueran empleados domésticos o trabajadores familiares sin remuneración, ya que sólo el 2,6% de los jóvenes trabajadores, mayores de 15 años, pertenecen a estas dos categorías. En resumen, parecería que uno de cada tres jóvenes de 15 a 19 años no utiliza el tiempo en forma activa, y el 47,9% con edades de 20 a 24 años, tampoco. Este resultado es importante porque estas cohortes tendrán en el futuro un desempeño económico incierto. Si un corte transversal, como es el censo, muestra esta tendencia en la población, es posible que el problema de la marginalización de la población de las zonas rurales contribuya a las situaciones irregulares por todos conocidas. La problemática es el doble en estas zonas que en las cabeceras municipales.
Igualmente, el trabajo infantil se presenta principalmente en las zonas rurales, resultado esperado debido a la necesidad de mano de obra de las poblaciones aisladas. Sin embargo, se aprecia posiblemente una escasez de trabajo en estas zonas que lleva a la inactividad o a la permanencia en el hogar, una vez los jóvenes abandonan los estudios.
2. El grado de urbanización de los municipios y las tasas de inactividad.
Las diferencias de las tasas, observadas entre cabeceras y resto, hace necesario definir como grado de urbanización al porcentaje de población en cabeceras. La distribución espacial dentro del municipio discrimina aun más las diferentes tasas y da una aproximación al nivel de actividad económica del municipio ya que, a medida que los municipios expanden su población en las cabeceras, en general se fortalecen diferentes sectores de la actividad económica, con su consecuente efecto sobre la generación de empleo y el desarrollo.
El Cuadro 4 presenta el cruce entre el grado de urbanización del municipio y las tasas de Inactividad. Se han resaltado los municipios con tasas por encima del 20%, que pertenecen a todos los tamaños de población urbana: para los de 20 a 24 años, 15,6% de los municipios, del total de municipios, tienen estos niveles de inactividad; y para el grupo de 15 a 19 años, 9,7% de los municipios, del total de municipios, tienen tasas mayores a 20%.
Claramente, en el Cuadro 4, se aprecia que, a menor porcentaje de población urbana, mayor inactividad de los jóvenes, aunque hay ciudades con más del 60% o inclusive 80% urbano con tasas de inactividad superiores al 20%.
Cuadro 4
Número de municipios por grado de urbanización: Porcentaje de población en cabeceras por grupo de edades y tasas de inactividad
Fuente: Censo 2005, REDATAM, DANE.
Para los grupos de edad de 15 a 19 años y de 20 a 24 años es necesario diferenciar entre géneros; y las frecuencias indican que los hombres tienden a doblar la inactividad de las mujeres.
Cuadro 5
Número de municipios por grado de urbanización; por grupo de edades y tasas de permanencia en el hogar
Fuente: Censo 2005, REDATAM, DANE.
Por otro lado, el Cuadro 5 muestra el número de municipios por grado de urbanización y los rangos de tasas de permanencia en el hogar, donde las altas tasas se presentan para los jóvenes con más de 15 años y en los municipios con menor población en las cabeceras. Las frecuencias de esta variable por género muestran que son las mujeres las que predominantemente permanecen en el hogar (20,8% y 35,3% para el grupo de 15 a 19 y de 20 a 24 respectivamente), mientras que los hombres de estas edades presentan una tasa promedio de 4,8%.
Finalmente, el Cuadro 6 presenta los resultados del cruce entre urbanización y participación laboral, donde se aprecia que el número de menores que trabajan es mayor en los municipios con menor población en cabeceras, corroborando los resultados anteriores de que el trabajo infantil es más frecuente en las zonas rurales. Sin embargo, los municipios intermedios, e inclusive un número importante de municipios (134) con población urbana de 60 a 80%, tienen tasas de participación laboral de los de 15 a 19 años por encima del 10%. Los cálculos de las tasas de participación por género indican que los hombres de 15 a 19 trabajan el doble (30,6%) que las mujeres (14,7%).
Cuadro 6
Número de municipios por grado de urbanización: Porcentaje de población en cabeceras por grupo de edades y participación laboral.
Fuente de Datos: Censo 2005, REDATAM, DANE.
3. Clasificacion de los municipios. Análisis de conglomerados, K - medias
Los resultados del análisis anterior, sobre el uso del tiempo de los jóvenes, crean la necesidad de simplificar las diversas características y diferencias que existen entre los municipios del país. Para esto se utilizó el análisis de conglomerados con el objeto de buscar una clasificación de los municipios, no jerárquica, en grupos lo más homogéneos posible, basada en las variables observadas. Se espera que en la clasificación resultante, los municipios de un mismo grupo sean tan similares como es posible. El resultado de la clasificación fue posteriormente utilizado en el análisis logístico como variable categórica de entrada.
La muestra suministrada por el DANE, para el análisis logístico, corresponde a 1 630 089 niños y jóvenes, de la base co-censal ampliada, de 497 municipios, con sus datos personales, del jefe del hogar y cónyuge, así como el código del municipio, y otras características.
La tabla 1 nos dice que los 497 municipios, aquí clasificados, corresponden a un porcentaje alto, 85%, de la población total nacional. Esta proporción se mantiene para los grupos de edades estudiados y sólo la población de las zonas resto tiene menor representatividad. Estos datos permiten concluir que los conglomerados obtenidos de los 497 municipios son una buena aproximación, a categorías del país, en cuanto a la población que representa.
Tabla 1
Población en la muestra co-censal utilizada en la regresión logística
Fuente: Censo 2005, REDATAM, DANE Población estudiada incluyendo incapacitados. Los datos de la población total y por zona corresponden al cuadro de la página del DANE, Colombia, Censo General 2005, Conciliación Censal a Mayo 22/07, bajado en Agosto 13 del 2007. Se excluyen: Argelia (24538), Mapiripan (13230); y los corregimientos departamentales: El Encanto (4376), Cacahual (1592), Miriti-Paraná (1643), Puerto Alegría (1277); Mapiripana (3072), Panapana (2224), Morichal (752), Pacoa (4459).
Se utilizaron las siguientes variables municipales estandarizadas: nivel de urbanización (% de población en cabecera), la oferta educativa (% de colegios oficiales al total de colegios). Adicionalmente se incluyeron las variables censales del porcentaje de hogares por sector económico como Proxy de actividad económica en el municipio y las tasas de participación y de inactividad de los grupos de edades estudiados, con los siguientes resultados:
Tabla 2
Centros iniciales de los conglomerados
Fuente: Cálculos del Autor
Tabla 3
Historial de las iteraciones
Fuente: Cálculos del Autor
1 Se ha logrado la convergencia
Tabla 4
Centros de los conglomerados finales
Fuente: Cálculos del Autor
Tabla 5
Número de casos en cada conglomerado
Fuente: Cálculos del Autor
Los resultados de este análisis permiten concluir lo siguiente:
El Conglomerado 1 está compuesto por 66 municipios con alta urbanización, existencia de educación privada, diferentes sectores económicos desarrollados, media baja participación laboral de los jóvenes de 15 a 17 años y baja inactividad de los jóvenes en todos los grupos de edad analizados.
El Conglomerado 2 contiene 160 municipios con un alto porcentaje de habitantes en la cabecera, educación principalmente oficial, predominan el sector agropecuario y comercial, importantes tasas de inactividad en los mayores a 15 años y trabajo juvenil.
El Conglomerado 3 corresponde a 191 municipios, los más “rurales”, con educación oficial, su actividad principal es la agricultura, tasas altas de participación laboral de los jóvenes de 15 a 17 años, y bajas tasas de inactividad en todos los grupos de edad.
El Conglomerado 4 está compuesto por 76 municipios “rurales” cuya actividad es principalmente comercial y sólo en parte, agropecuaria, con altas tasas de participación laboral y de inactividad para los mayores de 15 años.
Tabla 6
ANOVA
Mapa 1
Caracterización de los Municipios |
Mapa 2
Problemática en el uso del tiempo |
Mapa 3
Problemática de permanencia en el hogar
Fuente: Cálculos del Autor
4. Modelo logístico
Es un método que permite modelar la probabilidad de aparición de un suceso, de tal forma que se tiene como variable dependiente una variable discreta que toma valores de cero y uno, y una combinación lineal de variables independientes que permite estimar probabilidades de que un individuo cualquiera pertenezca a uno de los dos grupos que se forman: Uno, cuando la variable dependiente es uno y otro cuando ésta es cero. Para este caso específico, el modelo de regresión logística busca encontrar cuáles son los factores que están influyendo en la probabilidad de ser inactivo o no. La variable dependiente se obtuvo de las respuestas a la pregunta sobre la actividad que realizaron los encuestados la semana anterior al censo.
Aunque lo anterior se asemeja a una regresión lineal, no es aconsejable utilizarla de esta forma ya que, aunque se obtengan los estimadores a través de mínimos cuadrados, nada garantiza que al cambiar los valores de las variables independientes, la variable dependiente obtenga valores de 0 y 1.
La regresión logística modela el logaritmo natural de las apuestas (ln(odds)). Donde una apuesta es la razón de probabilidad de un evento P, en relación a la probabilidad de su complemento (1-P). Una de las ventajas de utilizar este tipo de regresión es que el rango de esta función es el espacio de números reales (de -∞ a ∞), mientras que, para P, el campo es sólo de 0 a 1 y para P/(1-P) de 0 a ∞. Por lo tanto, con el modelo logístico no hay que poner restricciones a los coeficientes que complicarían su estimación.
Por tanto el modelo es el siguiente:
 Al realizar algunas manipulaciones matemáticas para despejar P, se obtiene la siguiente expresión: con β igual a un vector de (1xk) y X como una matriz de (kxn), donde k= número de variables independientes y n al número de observaciones de cada variable. P puede interpretarse como la probabilidad de pertenecer al grupo de trabajadores. Para un individuo cualquiera es:
Si esta probabilidad es superior a 0,5 entonces el individuo se clasifica como inactivo y, de este modo, la probabilidad de no pertenecer es el complemento de esta probabilidad.
5. Resultados
A partir de una muestra co-censal del 2005 de 1 630 089 individuos, como se explicó arriba, y con una variable dependiente dicótoma, se modeló una función lineal de las variables independientes para clasificar a los jóvenes entre inactivo o no, donde, si el joven entre los 10 y 24 años es inactivo, la variable toma el valor de 1. Esta variable dependiente se espera pueda ser explicada por una serie de variables independientes, relativas a las características personales del joven, a sus padres, al lugar donde vive (cabecera o resto) y al municipio (clasificación). Estas variables son categóricas excepto por la edad y los años de escolaridad del jefe del hogar y los del niño. Se corrieron dos modelos, donde en el segundo se remplazó la escolaridad del jefe por los niveles educativos alcanzados, en busca de una mayor comprensión de la problemática estudiada.
Modelo 1
Cuadro 7
Resumen del procesamiento de los casos
Fuente: Cálculos del Autor
Consideraciones relevantes: el programa utilizado fue SPSS, el cual verifica cada uno de los registros y, si alguno de los valores asociados a las respectivas variables del mismo no tiene información, lo cataloga como caso perdido. SPSS recodifica las variables categóricas de acuerdo con el número de casos que le facilite los cálculos. En otras palabras, cuando la variable cualitativa puede tomar más de dos valores, el modelo las convierte en variables dummy.
Tabla 7
Codificación de la variable dependiente
Fuente: Cálculos del Autor
El anterior cuadro es fundamental al momento de interpretar los resultados, ya que el programa otorga una recodificación que puede ser igual o diferente a la que desarrolla quien realiza el estudio. En este caso tomó el mismo valor.
Tabla 8
Prueba de Hosmer y Lemeshow
La prueba de Hosmer y Lemeshow mira el ajuste de los datos al modelo. En este caso es significativo, por tanto las variables utilizadas (género del joven, género del jefe de hogar, edad del jefe del hogar, los años de escolaridad del jefe y del niño, si el niño vive en la cabecera o en el resto, la actividad del jefe de hogar, la edad del niño en rangos de edad y la clasificación de los municipios), como un todo, presentan un ajuste adecuado.
El estadístico de Wald se utiliza para validar la hipótesis nula de βi=0. Como se puede comprobar a un nivel de 0,05 todas las variables son significativas.
Tabla 9
Variables en la ecuación
Fuente: Base co-censal 2005, DANE, Cálculos: C. González.
Modelo 2
La segunda regresión logística realizada remplaza años de escolaridad del jefe de hogar por nivel educativo alcanzado. El segundo modelo obtuvo el ajuste de los datos adecuado, con un valor de Chi-cuadrado de 6 129 796 que es significativo. Nótese que ni tener una carrera tecnológica, ni ser profesional son variables significativas. La tabla 10 muestra el resumen de los resultados.
5.1 Análisis de los factores que influyen en la inactividad
Las categorías de las variables analizadas, no incluidas dentro de la tabla, son las variables de referencia dentro de la categoría con βi=0.
Género: si el joven es mujer le da menor probabilidad de estar inactivo.
Género del jefe de hogar: el hecho de que sea mujer la cabeza de hogar, aumenta la probabilidad de que los niños y jóvenes sean inactivos.
Este es un resultado importante si se considera que las mujeres jefe de hogar son el 30% de las familias colombianas y su incremento en los últimos años; muestra, posiblemente un efecto cultural de la figura paterna necesaria para dirigir a los hijos. Sin embargo, se esperaría que las mujeres jefes de hogar hubiesen tenido un efecto contrario al tener la responsabilidad de los menores.
Tabla 10
Variables en la ecuación
Fuente: Base cocensal 2005. DANE Cálculos: C. González.
Cabecera: el coeficiente para el lugar de vivienda del joven entre cabecera y resto muestra que en las cabeceras hay mayor probabilidad, que en las zonas rurales, de que los individuos sean inactivos. Este resultado se debe posiblemente a que en las zonas rurales hay actividad laboral para los jóvenes, como se vio en la sección de participación laboral, mientras que en la cabecera no.
Edad jefe de hogar: aunque es una variable significativa su peso dentro de la probabilidad que el niño o joven sea inactivo es muy bajo y positivo, o sea que a mayor edad del jefe hay mayor posibilidad que el niño sea inactivo.
Jefe hogar realiza otra actividad diferente a trabajar o buscar trabajo: tiene un efecto positivo sobre la posibilidad de que los niños y jóvenes sean inactivos.
Jefe de hogar realiza otra actividad diferente a ser inactivo: disminuye la probabilidad de que el joven sea inactivo. Es decir, si el padre no es inactivo es más probable que el joven tampoco lo sea; o si el padre es inactivo es mayor la posibilidad que el joven también lo sea.
Rango de edad del joven: a medida que aumenta la edad, la probabilidad de que el joven sea inactivo es mayor hasta los 17 años. Sin embargo, los jóvenes entre 18 y 19 años tienen mayor probabilidad de ser inactivos, inclusive mayor al grupo de 20 a 24 años, variable de referencia para los grupos de edad con B=0. Este resultado puede estar mostrando una situación en donde los jóvenes que ya han cumplido mayoría de edad, que deben tener libreta militar para poder acceder al trabajo, o no han podido cumplir este requisito, o no encuentran trabajo, o no pueden continuar estudiando.
Educación del jefe de hogar: en el primer modelo podemos ver el efecto de los años de escolaridad donde se aprecia que a mayor escolaridad del padre o madre, menor la probabilidad de que el joven sea inactivo.
Cuando se identifican los diferentes niveles educativos alcanzados por los padres (segundo modelo), los efectos son diferentes sobre la probabilidad de que el niño sea inactivo. Los niveles de carrera Tecnológica y Profesional no son significativos. Sólo el tener algunos años de universidad (hasta 4 años) o el que el padre o madre jefe de hogar tenga una especialización disminuye la probabilidad de que los hijos sean inactivos. Para los demás niveles se puede decir que el hecho de que el jefe de hogar no tenga ninguna educación, es el nivel que más influye en que el joven sea inactivo. A medida que el padre obtiene mayor nivel educativo gradualmente disminuye la posibilidad de que el niño sea inactivo.
Este es un resultado muy importante debido a que, así como diferentes estudios han encontrado que a una mayor educación disminuye la tasa de natalidad, aumentan las condiciones de salud y el nivel de participación política de la población, aquí podemos concluir que modifica las actitudes con relación a la actividad específicamente, y hacia la vida en general, porque el ser inactivo es no trabajar ni buscar trabajo, no estudiar, no hacer oficios en el hogar, y no estar incapacitado para lo anterior. Luego, la población inactiva es un problema social donde aparentemente, una solución es la de incrementar el nivel educativo de la población para que los padres puedan trasmitir la proactividad a sus hijos.
Categorización de los municipios: esta variable es significativa y, como vimos en secciones anteriores, está dividida en cuatro categorías. El modelo ha tomado como variable de referencia a la categoría 4, que se refiere a los municipios con porcentaje de población en cabeceras medio bajo (43%), actividad económica comercial principalmente y altas y media altas tasas de inactividad y de participación laboral de los jóvenes.
La problemática estudiada es mayor en estos municipios, ya que los jóvenes tienen mayor probabilidad de que sean inactivos respecto a los demás municipios. Lo anterior se aprecia por los coeficientes y sus exponenciales para las demás categorías que son negativos; es decir, el pertenecer a un municipio de otro conglomerado diferente al 4 disminuye la probabilidad de ser inactivo.
Se puede decir que la categoría 1, donde hay mayor nivel de urbanización (84%) y de desarrollo, es donde menor es la posibilidad de que los jóvenes sean inactivos. En la categoría 2, con el sector agrícola y el comercial predominantes, disminuye la probabilidad de ser inactivo con relación al grupo de referencia (categoría 4) pero es mayor que en el grupo 1.
Para el grupo 3, aquellos municipios con menor población en cabeceras y actividad agrícola principalmente, los jóvenes tienen menor probabilidad de ser inactivos con relación al grupo 4 de referencia, pero mayor posibilidad de inactividad que si pertenece a uno de los dos grupos de municipios más urbanos.
6. Conclusiones
En este estudio se encuentra que existe una diversidad de factores que influyen en el uso del tiempo de los jóvenes, que incluyen tanto características personales y familiares, como factores estructurales de los municipios, que a su vez se relacionan con la distribución geo espacial de la población, la actividad económica predominante en el municipio y su relación con otros sectores económicos.
Esta diversidad de componentes no interviene de igual forma en el uso del tiempo de la población joven, mostrando heterogeneidad entre edades, genero, y entre los municipios y regiones del país. Lo anterior, dificulta el poder proporcionar recomendaciones generales de política para aquellas actividades donde se ha detectado una problemática; estas deben ser municipales, especialmente en lo que se refiere a la cobertura de la educación posterior al noveno grado, y complementadas por estudios sobre deserción escolar en este nivel.
La principal problemática se presenta en el grupo de edad de 15 a 19 años. Para esta cohorte un alto porcentaje abandona los estudios, cerca de 30% en zonas urbanas y 40% en zonas rurales; estos muchachos salen principalmente a trabajar, algunos estudian y trabajan (15,4%) y los demás se distribuyen entre permanencia en el hogar (principalmente las mujeres) y la inactividad (principalmente los hombres).
La inactividad se puede decir que aparece a partir de los 15, y parece concentrarse entre los 18 y 19 años. Este resultado muestra el problema de incorporación de los jóvenes a la vida adulta del trabajo o de continuar los estudios, por diferentes causas que deben ser estudiadas. Sin embargo, es posible que se deba a la falta de un conocimiento o habilidad específica una vez dejan de estudiar que les facilite el acceso al mercado laboral; por el cumplimiento de los requisitos para las empresas requeridos para enganchar jóvenes (i.e. libreta militar) o a la falta de cupos en las instituciones de educación superior para aquellos que han logrado terminar la secundaria.
El problema de la inactividad de los jóvenes es un problema de política pública, ya que involucra a 798 000 hombres, de los cuales 450 000 son mayores de 15 años. Estas personas, ni están participando en una actividad productiva ni están incrementando su capital humano. “Estos recursos humanos inactivos representan una pérdida del potencial productivo de un país; también muestran una fuente potencial de descontento juvenil que podría ser persuadido a encontrar usos antisociales del tiempo”2.
Hay algunos resultados específicos:
- Es más probable que un niño sea inactivo si pertenece a un hogar donde la mujer es cabeza de hogar. Este resultado, aunque no esperado, es importante si se considera que las mujeres jefe de hogar son el 30% de las familias colombianas y su incremento en los últimos años. Muestra posiblemente un efecto cultural de la figura paterna necesaria para dirigir a los hijos.
- Es más probable que un joven que vive en la cabecera del municipio sea inactivo que si viviera en la zona resto. Este resultado se debe posiblemente a que en las zonas rurales hay actividad laboral para los jóvenes, como se vio en la sección de participación laboral, mientras que en la cabecera no.
- Si el jefe de hogar realiza una actividad diferente a trabajar o buscar trabajo, es más probable que el joven sea inactivo.
- Si el jefe de hogar realiza una actividad diferente a ser inactivo disminuye la probabilidad de que el joven sea inactivo.
Estos dos últimos resultados, con relación a la actividad desempeñada por el jefe de hogar, permiten concluir que la inactividad puede clasificarse como una situación endémica que se refleja entre generaciones, porque muestra que los niños o jóvenes tienden a hacer la misma actividad que sus padres.
El último resultado se refiere al efecto de la educación entre generaciones, donde a mayor educación del padre menor es la probabilidad de que el joven sea inactivo. Este resultado aporta un conocimiento sobre las bondades de la educación. En general, a una mayor educación, disminuye la tasa de natalidad, aumentan las condiciones de salud y el nivel de participación política de las personas. Aquí podemos concluir que la educación modifica las actitudes con relación a la actividad específicamente, y hacia la vida en general. La población inactiva es un problema social, donde, aparentemente una solución de largo plazo es incrementar el nivel educativo de la población para que los padres puedan trasmitir pro actividad a sus hijos.
1 Este artículo es resultado de los estudios de investigación realizados por Claudia González, PhD, a través del Convenio 021-2007 CANDANE – Universidad de los Andes: “La Inactividad de los Jóvenes y Otros Usos del Tiempo” y “Trabajo Infantil y Adolescente en los Municipios de Colombia”.
2 Fares, J. How are youth Faring in the Labor Market? Evidence from Around the World. 2006 |
