Realizar un análisis empírico del efecto que factores macroeconómicos y características individuales tienen sobre la probabilidad de que un individuo pueda descender, permanecer o avanzar en los estratos socioeconómicos.
Modelo Probit Ordenado Generalizado con datos de la Encuesta de Movilidad Social 2011.
El crecimiento de la economía, el logro educativo y ocupacional del individuo son las principales variables que influencian las probabilidades de movilidad ascendente y que reducen las probabilidades de descenso. El crecimiento económico inhibe la movilidad descendente, consolida la posición adquirida e impulsa el ascenso socioeconómico. Las variables que representan la política educativa y la apertura comercial actúan en sentido opuesto.
No se realiza un análisis por cohortes.
Los resultados llaman a una reflexión crítica sobre la forma en la que la política educativa y de apertura comercial son diseñadas de tal forma que favorezcan la mejora de oportunidades para todos.
To analyze the effect that macroeconomic factors and individual characteristics have on the probability of ascending the social scale, descending it, or maintaining one’s position in the socioeconomic strata.
Generalized Ordered Probit Model using data from the Social Mobility Survey 2011.
The economic growth and the individual´s educational and occupational achievements are the main variables that influence the probability of ascending in the socioeconomic strata and reduce the probability of descending. The economic growth inhibits descending mobility, strengthens the acquired position, and promotes upward mobility. The influence of variables representing the educational policy and trade openness goes in the opposite direction.
Lack of analysis by cohorts.
The paper incorporates macroeconomic variables to explain social mobility when literature focuses on the characteristics and decisions of the home of origin and the interviewed.
The results call for a critical reflection on the design of the educational and trade policy, which must impulse the improvement of opportunities for all.
Sin duda alguna los temas relacionados con el mejoramiento de las condiciones de vida de los individuos como lo son el crecimiento y la distribución del ingreso son asuntos de permanente presencia en la agenda de los diferentes niveles de gobierno de un país. Sin embargo, en la agenda de gestión pública en México, el tema de movilidad socioeconómica, que debiera ser incluido dentro de los indicadores de bienestar (
Los resultados en 2011 de la Encuesta Nacional de Movilidad Social (EMOVI) (
Respecto de esto existen múltiples autores que han mencionado la necesidad de analizar la relación entre crecimiento y movilidad social en nuestro país. Sin embargo, hasta el momento en la literatura existente para México, no encontramos un estudio que proponga una metodología para proporcionar evidencia empírica de la existencia o inexistencia de esta relación, situación que nos ofrece la oportunidad de contribuir a la literatura sobre el tema con el análisis y trabajo empírico que se presenta. Nuestra investigación proporciona además una herramienta para el análisis de la influencia que las políticas como la educativa y de seguridad social tienen sobre la probabilidad de descenso, permanencia o ascenso en la escala socioeconómica.
El modelo econométrico que se presenta en esta investigación es una herramienta de análisis empírico que además de permitir identificar cuáles son los factores que estadísticamente hablando afectan la probabilidad de movilidad social, permite estimar la magnitud de los efectos que los cambios en las variables tienen sobre las probabilidades de movilidad; es decir, posibilita la estimación y análisis de los efectos marginales de cada variable sobre las probabilidades de movilidad. Los resultados obtenidos nos indican que los factores que más influencian las probabilidades de movilidad son el crecimiento económico, el logro educativo individual y el logro ocupacional. En particular, los resultados muestran evidencia de la relación directa entre la tasa de crecimiento promedio, y la probabilidad de movilidad ascendente; podemos afirmar que en México el papel del crecimiento económico sobre la movilidad social es inhibir la movilidad descendente, consolidar la posición adquirida e impulsar el ascenso socioeconómico. Respecto de la educación o logro educativo individual del entrevistado, las probabilidades de movilidad ascendente se incrementan conforme el individuo consigue acreditar mayores niveles de estudios. También, el logro educacional eleva las probabilidades de preservar el mismo nivel socioeconómico del hogar de origen y disminuye las probabilidades de movilidad descendente. De manera similar, las mejoras en categoría ocupacional del entrevistado aumentan las probabilidades de movilidad ascendente y reducen las probabilidades de descenso.
El documento está organizado de la siguiente forma: en la sección primera presentamos el marco teórico en donde se define el concepto de movilidad socioeconómica y se analiza brevemente la situación de movilidad en México con base en el
En México existe una percepción de que tanto la pobreza como el éxito económico o riqueza están determinados por causas internas al hogar o al individuo. Sin embargo, la realidad es más compleja; más allá del esfuerzo y empeño dedicado, millones de mexicanos tienen pocas posibilidades de mejorar su condición socioeconómica debido a una serie de factores económicos, institucionales y estructurales. Así, casi la mitad de nacidos en un hogar pobre permanecerán en la pobreza en su vida adulta, mientras que aproximadamente 3 de cada 4 de los individuos nacidos en los estratos superiores conservará la posición de sus padres (
No obstante, a inicios del siglo XXI, promover la movilidad social se ha convertido en uno de los principales objetivos no solo en México, sino también para todas las democracias modernas (El Colegio de México [Colmex], p. 48). Esto se debe a que un sistema verdaderamente democrático tiene como característica la meritocracia, condición que permite a las personas mejorar sus circunstancias de vida con base en sus logros, más allá de su clase social de origen, color de piel o género (
Por otra parte, la baja movilidad no solo cuestiona la forma en que se organizan las instituciones modernas, sino que también nos expone una serie de problemáticas económicas y sociales complejas como desigualdad y deterioro de la cohesión social. En primer lugar, la baja movilidad social es una manifestación del grado de desigualdad.
(...) la movilidad intergeneracional de los ingresos es baja en países con alta desigualdad -como Italia, Reino Unido y Estados Unidos-, y mucho más alta en los países donde los ingresos se distribuyen de manera más uniforme, como los países nórdicos (p. 80).
Las conclusiones de Corak señalan que los países con mayor desigualdad de ingresos tienden a reproducir una mayor fracción de la ventaja y desventaja intergeneracional debido a que los recursos y las conexiones familiares determinan el acceso a buenas escuelas y empleos. El grado de desigualdad en los mercados laborales es un canal que transmite la ventaja de los recursos que tienen los padres a los retornos educativos de los hijos. Todo este proceso desemboca en los beneficios e ingresos que obtendrá en la edad adulta el individuo (
Otra problemática que se expone es el que las bajas tasas de movilidad social influyen en el deterioro de la cohesión social (
Es claro que cuando se habla de carencias, de discriminación y polarización del ingreso, hacemos referencia a problemáticas indeseables para una sociedad empero, la situación es más grave si pensamos que estas condiciones son experimentadas por las mismas familias no solo durante todo el ciclo de vida, sino también por sus descendientes (
Existen en la literatura varios estudios que han abordado el tema de movilidad social o socioeconómica (
La movilidad social se refiere a los cambios que experimentan los miembros de una sociedad en su posición en la distribución socioeconómica (p. 27).
Es decir, el concepto de movilidad social se refiere al desplazamiento de un individuo respecto de su posición de origen (
Acorde con
La definición de movilidad socioeconómica, así como las diferentes perspectivas desde las que se puede analizar este concepto, ilustran lo imprescindible que es contar con información retrospectiva y actual del individuo en la realización de estudios de movilidad socioeconómica. Al ubicar al individuo en la distribución de un índice de nivel socioeconómico en dos momentos distantes en el tiempo es posible saber si en el periodo definido, el individuo avanzó, retrocedió o permaneció igual a su posición de origen. Mediante esta comparación de posiciones en la escala socioeconómica y la identificación de los individuos en las diferentes posiciones de la escala y momentos en el tiempo, el estudio de la movilidad social permite responder preguntas que surgen respecto de la influencia de ciertas variables en la movilidad. Por ejemplo, podemos preguntarnos qué influencia tiene sobre la movilidad el momento del ciclo económico en el que el individuo ingresa al mercado laboral por primera vez. Permite además identificar a los individuos favorecidos y afectados durante periodos de crecimiento o estancamiento.
De acuerdo con el
Uno de los resultados más importantes que presenta el
Fuente: Nota:
Índice socioeconómico de los padres
Índice socioeconómico de los hijos
Quintil 1
Quintil 2
Quintil 3
Quintil 4
Quintil 5
Total
Quintil 1
48
22
14
11
4
100
Quintil 2
27
26
21
17
10
100
Quintil 3
16
23
29
19
13
100
Quintil 4
9
22
23
25
21
100
Quintil 5
3
6
12
26
52
100
Los resultados del CEEY sin duda muestran rigidez en los extremos de la distribución y mayor movilidad en los estratos medios. Cabe entonces preguntar, ¿qué factores pueden incrementar la probabilidad de que los individuos del estrato inferior de la distribución -por ejemplo- tengan movilidad?, ¿cuáles son los factores que tienen más impacto sobre la probabilidad de ascenso en los estratos socioeconómicos? Hemos mencionado ya que hay factores macroeconómicos y características y logros individuales que pueden influenciar la probabilidad de descenso, permanencia y ascenso en la distribución socioeconómica. Pero para dar respuesta a las preguntas expuestas, en la siguiente sección del trabajo presentamos las variables que serán incluidas como explicativas en el modelo econométrico a estimar, el cual es el fundamento para la estimación de la influencia que las características propias de los individuos del contexto económico observado durante su etapa formativa y de ingreso al mercado laboral tienen sobre la probabilidad de que un individuo descienda, permanezca o ascienda en la escala socioeconómica.
Con base en una revisión de la bibliografía sobre el tema de movilidad, hemos realizado una selección de variables que pueden influenciar la probabilidad de que un individuo descienda, permanezca o ascienda en los quintiles de la distribución del índice socioeconómico, en relación con el hogar de origen.
El descenso de las oportunidades o probabilidades de logro se relacionan de manera estrictamente directa con el crecimiento. A medida que el crecimiento económico y el de los empleos formales se estanca desde 1982, las probabilidades de logro caen subsecuentemente (p. 61).
Es decir, los autores señalan a la desaceleración económica de los años ochenta y por tanto el bajo promedio de crecimiento del PIB -eventos provocados por el shock externo del incremento de las tasas de interés- como causantes de la reducción de las probabilidades de movilidad.
Bajo el planteamiento de
La escasez de lugares disponibles activa un “acaparamiento de oportunidades” por parte de los estratos sociales más privilegiados, lo que incrementa la desigualdad de oportunidades. En cambio, una vez que la tasa de absorción se incrementa hasta el punto en que satisface la demanda de los estratos sociales privilegiados, los lugares restantes disponibles se distribuyen entre los niños y jóvenes provenientes de los estratos menos privilegiados (
Por ello, para saber si el incremento en la cobertura educativa ha propiciado movilidad ascendente o descendente es necesario estimar el efecto del avance en el logro educativo nacional (en contraste con el logro educativo personal) en las oportunidades de movilidad de los individuos. En particular, se debe analizar cómo influencia la mayor disponibilidad de lugares en la educación (cobertura educativa), a la probabilidad de movilidad socioeconómica.
Siguiendo el planteamiento de
Por otra parte,
Los datos (que se presentan en la
Fuente: Elaboración propia con base en la EMOVI 2011.
Movilidad socioeconómica
Apertura comercial
No
Sí
Total (con y sin apertura)
Descenso
29
46
40.62
Igual
36
31
32.25
Ascenso
35
23
27.13
Total
100
100
100.00
El tener o no acceso a los servicios públicos de salud es un factor que modifica la movilidad social (
El estudio realizado por
Por otra parte,
El modelo que se estima en este trabajo de investigación permite realizar también estimaciones, no solamente del sentido, sino también de la magnitud de los efectos marginales que el nivel educativo y el ocupacional, tanto de los padres como del entrevistado, tienen sobre las probabilidades de movilidad.
Uno de los objetivos de la presente investigación es la estimación de un modelo econométrico que explique la probabilidad de movilidad social como una función de las características propias del individuo y de un conjunto de variables macroeconómicas que captan el contexto económico y de políticas públicas que enfrentaba el entrevistado en su etapa formativa y en su ingreso al mercado laboral. Una vez estimado el modelo, procedemos a realizar pruebas de hipótesis que nos permitan validar (o no validar) algunas de las teorías que se han analizado ya en el marco teórico. Adicionalmente, el análisis de los efectos marginales de las variables sobre las probabilidades de movilidad se convierte en una herramienta esencial para entender la influencia promedio de cada variable sobre las probabilidades.
Gran parte de los datos utilizados en este trabajo provienen de la
El modelo que utilizaremos para estimar la probabilidad de que el individuo retroceda, permanezca igual o avance en su condición relativa en función de las características propias de los individuos y el entorno macroeconómico en el que se desenvuelven, es un Modelo Probit Ordenado. La definición de la variable dependiente categórica empleada en el modelo se basa en el índice socioeconómico diseñado por Florencia
Ascendió si se encuentra en los quintiles superiores al quintil en que se ubica su origen (movilidad intergeneracional ascendente). Perduró si permanece en el mismo quintil que se situaban sus padres (inmovilidad intergeneracional). Descendió en caso de que su destino se encuentre en quintiles inferiores al quintil de origen (movilidad intergeneracional descendente).
Los resultados de la EMOVI 2011 arrojan que de la población objeto de estudio que contaba con una puntuación del índice socioeconómico del hogar de origen y del entrevistado y que corresponde a la submuestra utilizada en la estimación del modelo
Fuente: Elaboración propia con base en la EMOVI 2011.
Movilidad socioeconómica
Observaciones
Porcentaje
Descendente
1 460
40.62
Inmovilidad
1 159
32.25
Ascendente
975
27.13
Total
3 594
100.00
Con base en el marco teórico presentado en la primera sección, las variables explicativas, en función de las cuales se estiman las probabilidades de movilidad son las siguientes:
Variables macroeconómicas. Enmarcan las condiciones macroeconómicas que enfrentó el sujeto durante su etapa formativa: crecimiento del PIB, política educativa (cobertura de niveles educativos), política comercial (apertura comercial) y política de seguridad social. Características individuales. Son características personales que influyen en las posibilidades para desplazarse a través de la estructura socioeconómica. Estas variables son: género, ámbito de origen (urbano o rural), riqueza del hogar de origen, clasificación ocupacional del entrevistado, clasificación ocupacional del jefe de hogar, educación del entrevistado y educación del jefe de hogar.
A continuación, brevemente se describen las variables y se indica la nomenclatura utilizada para ellas.
Un aspecto a señalar sobre la variable que capta los efectos de la apertura comercial es que para el año 1994 y 1995 la condición de apertura coincide con la condición de crisis de 1994- 1995, situación que podría ocasionar que el efecto apertura se encuentre mezclado con un efecto crisis (para aquellos entrevistados que entraron al mercado laboral en esos años y que representan solamente 5.4% de la submuestra). Al respecto debe tomarse en cuenta que si bien la crisis de finales de 1994 y hasta el año 1995 pudo haber profundizado aún más las condiciones negativas para aquellas ramas o sectores de la economía que no se vieron favorecidos con la apertura, y que afectó a toda la economía en general, el efecto crisis fue por un periodo relativamente corto. De hecho, la recuperación de la crisis fue bastante rápida; la caída del PIB en 1995 que fuera de -5.8%, fue recuperada en 1996 al observarse una tasa de crecimiento de 5.9%. Los siguientes dos años (1997 y 1998), México experimentó tasas de crecimiento relativamente elevadas de 6.9% y 4.7% respectivamente.
El modelo econométrico que planteamos explica la probabilidad de movilidad social como una función de las características propias del individuo y de un conjunto de variables macroeconómicas. En particular, utilizamos un modelo de respuesta ordenada, con una distribución normal estándar, comúnmente conocido como Modelo Probit Ordenado. La estimación de efectos marginales nos permite analizar la influencia de las variables del individuo y macroeconómicas sobre la probabilidad de movilidad social e identificar cómo intervienen sobre la posibilidad de movilidad.
Ahora bien, para entender el desarrollo del modelo, es necesario partir de la definición de una variable subyacente (también llamada latente), no observable, la cual representa la propensión de un individuo hacia la movilidad. Esta propensión hacia la movilidad puede entenderse como una tendencia del individuo a la movilidad socioeconómica relativa, como consecuencia de los efectos de las condiciones macroeconómicas que enfrenta y como consecuencia de las características propias del individuo. Si bien, dicha propensión hacia la movilidad es una variable no observable, el que el individuo haya retrocedido, permanecido inmóvil o avanzado en su condición socioeconómica relativa a la de su hogar de origen, sí es observable.
Dado la anterior, podemos definir a la variable observable
La propensión hacia la movilidad la denotaremos como
Donde:
β = vector columna (k x 1) de parámetros asociados a las variables explicativas.
La relación entre la variable no observable
Es decir, de acuerdo con esta relación, un individuo retrocede en su condición socioeconómica relativa si su propensión a la movilidad es menor o igual al umbral dado por μ1 . Siguiendo este razonamiento tenemos que un individuo permanece inmóvil en su condición socioeconómica si su propensión a la movilidad se encuentra entre los umbrales μ1 y μ2. Finalmente, el individuo mejora su condición socioeconómica si su propensión es mayor al umbral μ2.
Ahora bien, si suponemos que el residual tiene una distribución normal estándar
Donde
Con base en las ecuaciones (3), (4) y (5), la función de verosimilitud entonces puede expresarse como:
Una vez estimados los parámetros del modelo, resulta conveniente e interesante analizar los efectos marginales promedio, los cuales nos indican el impacto de cada variable explicativa sobre la probabilidad de que un individuo retroceda, permanezca o mejore en su condición socioeconómica.
Por ejemplo, para las variables explicativas continuas y siguiendo con la notación empleada en las expresiones (1) a la (5), si
Donde
De la misma forma, el impacto del incremento de un punto porcentual en la tasa de crecimiento promedio, sobre la probabilidad de que un individuo permanezca en su condición socioeconómica relativa sería
Y, finalmente, el impacto del incremento de un punto porcentual en el crecimiento promedio sobre la probabilidad de que un individuo mejore en su condición socioeconómica relativa es:
Claramente el signo de los efectos marginales depende del signo del coeficiente b2 (en este ejemplo).
Para el caso de las variables explicativas binarias, es más apropiado calcular los efectos marginales como diferencias en probabilidades. Así por ejemplo, si
Siguiendo este mismo razonamiento podemos calcular los correspondientes efectos marginales de la apertura comercial sobre las probabilidades de permanecer y de mejorar en la escala socioeconómica. Ahora bien, en las ecuaciones anteriores puede observarse que los efectos marginales (tanto para el caso de variables explicativas continuas como discretas) cambian para cada individuo, por lo que resulta conveniente estimar y reportar los efectos marginales promedio para todas observaciones muestrales,
Más adelante se presentan las estimaciones de los efectos marginales promedio para cada variable explicativa.
La estimación del modelo se realizó considerando que fue detectada la presencia de heterocedasticidad,
Cabe mencionar también que debido a la presencia de alta colinealidad entre las variables seguridad social (
Fuente: Elaboración propia. Véase Nota: (*), (**) y (***) indica coeficientes significativos a 10%, 5% y 1% respectivamente. El coeficiente asociado a la variable origen reportado casi al final de la tabla corresponde a la estimación de la función de varianza (heterocedástica). La Pseudo-R2 del modelo estimado es 0.2539.
Coeficiente
Error estándar
-0.1583883
0.0556716
-2.8500000
0.0040000
0.2839194
0.0516647
5.5000000
0.0000000
0.1497371
0.1119288
1.3400000
0.1810000
0.1419272
0.1182386
1.2000000
0.2300000
0.3190139
0.1155620
2.7600000
0.0060000
0.7455405
0.1250893
5.9600000
0.0000000
0.9412878
0.1569858
6.0000000
0.0000000
0.2668873
0.0885437
3.0100000
0.0030000
0.5587726
0.0796520
7.0200000
0.0000000
1.528305
0.0961772
15.8900000
0.0000000
1.995031
0.1280010
15.5900000
0.0000000
2.56138
0.1631450
15.7000000
0.0000000
-0.0802275
0.0672526
-1.1900000
0.2330000
-0.0186822
0.0630454
-0.3000000
0.7670000
-0.0320775
0.0942727
-0.3400000
0.7340000
-0.051108
0.1403034
-0.3600000
0.7160000
-0.1899024
0.2088582
-0.9100000
0.3630000
-0.5995486
0.0775875
-7.7300000
0.0000000
-0.7313409
0.0648944
-11.2700000
0.0000000
-1.842674
0.1063049
-17.3300000
0.0000000
-1.815986
0.1562216
-11.6200000
0.0000000
-1.639171
0.1945104
-8.4300000
0.0000000
-0.5507219
0.0713180
-7.7200000
0.0000000
-1.166509
0.0842068
-13.8500000
0.0000000
-1.452421
0.0926913
-15.6700000
0.0000000
-1.909795
0.1111293
-17.1900000
0.0000000
0.0417576
0.0219776
1.9000000
0.0570000
-0.1143564
0.0606311
-1.8900000
0.0590000
-0.0127513
0.0032686
-3.9000000
0.0000000
0.0944976
0.5416290
0.1700000
0.8610000
0.1522036
0.0439316
3.4600000
0.0010000
-0.8436688
0.1627371
-5.1800000
0.0000000
0.5033823
0.1591321
3.1600000
0.0020000
En relación con los coeficientes asociados a las características individuales del entrevistado, puede observarse en la
Respecto de las variables retrospectivas que evalúan la condición del hogar de origen, podemos decir que la educación del jefe de hogar (
Como hemos mencionado, una parte importante de esta investigación consiste en estimar los efectos marginales promedio
Lo primero que podemos notar en estos resultados es que prácticamente todos los efectos marginales promedio son estadísticamente diferentes de 0 a 5% de nivel de significancia, con excepción del efecto marginal de: a) la variable
El descenso de las oportunidades o probabilidades de logro se relacionan de manera estrictamente directa con el crecimiento. (...) A medida que el crecimiento económico y el de los empleos formales se estanca desde 1982, las probabilidades de logro caen subsecuentemente (p. 61).
Sobre la política educativa, el aumento en el logro educativo de los niveles medio superior y superior en la población tiene un papel inhibidor de los ascensos socioeconómicos. Un incremento de un punto porcentual en el porcentaje de población que ha cursado hasta educación media superior y superior, conllevará un incremento en las probabilidades de movilidad descendente de 0.31 puntos porcentuales en promedio; también disminuirá las probabilidades de permanecer y ascender en 0.05 puntos porcentuales y en 0.26 puntos porcentuales -en promedio ̶ respectivamente, en la estructura socioeconómica comparada con la posición del hogar de origen.
La relación inversa entre el incremento de la cobertura educativa en el nivel medio superior y superior, y las probabilidades de permanencia y ascenso en la estructura socioeconómica podría explicarse con las teorías planteadas por
En lo que se refiere al efecto marginal promedio de la variable que capta la condición de apertura o no apertura comercial al ingresar al mercado laboral, podemos observar que contrario a lo esperado por
Por otra parte, los resultados muestran que el ámbito de origen urbano incrementa las probabilidades de movilidad ascendente en 5.79 puntos porcentuales en promedio en comparación con el origen rural y disminuye las posibilidades de descenso en 6.84 puntos. En ese mismo ámbito, nacer en una ubicación urbana en promedio disminuye las probabilidades de permanecer en el mismo quintil socioeconómico en un punto porcentual. Es decir, existe una diferente dinámica de la movilidad cuando el individuo nace en un entorno urbano en comparación a cuando nace en zonas rurales.
En relación con el logro educativo personal (incremento en capital humano), las probabilidades de movilidad ascendente en promedio se incrementan conforme el individuo consigue acreditar mayores niveles de estudios. Tomando como referencia el nivel sin escolaridad, podemos decir que existe una relación positiva entre el nivel de estudios alcanzado por el individuo y las probabilidades de movilidad ascendente:
Estos resultados del efecto del factor individual al que hemos llamado “logro educativo”, parecerían contradictorios en relación con lo obtenido en el caso del factor macroeconómico al que hemos denominado “política educativa”. Sin embargo, un poco de análisis nos permite aclarar que no hay tal contradicción en los resultados. Si bien el papel de la educación como factor individual de movilidad ascendente contrasta con el carácter generador de movilidad descendente cuando hay un incremento general de la cobertura de los niveles medio superior y superior (política educativa), este fenómeno podría explicarse desde la perspectiva de la competencia por las plazas disponibles propuesta por
Respecto de la ocupación del entrevistado, tomando como categoría de referencia las ocupaciones agrícolas, podemos decir que el tener actividades manuales de baja y alta calificación, en promedio incrementa en 3.9 y 9 puntos porcentuales las probabilidades de ascenso respectivamente y las actividades comerciales en 30.9 puntos porcentuales la probabilidad de ascenso -en promedio-. No hay que perder de vista que los cambios en probabilidades se calculan en relación con las probabilidades cuando se tiene una ocupación agrícola (que hemos definido como la categoría de referencia). Por esta razón, la estimación de los efectos marginales promedio que se reporta, nos indica que los empleos que involucran actividades no manuales incrementan considerablemente las probabilidades de ascenso en la escala socioeconómica; en particular, la probabilidad de ascenso se eleva en promedio en 42.8 puntos porcentuales al pasar de una ocupación agrícola a una ocupación no manual de baja calificación y en 56.6 puntos porcentuales al pasar a una ocupación no manual de alta calificación. Además, las mejoras en categoría ocupacional también reducen las probabilidades de descenso; las ocupaciones no manuales de alta calificación, en promedio disminuyen la probabilidad de movilidad descendente en 53.27 puntos porcentuales, mientras que las ocupaciones no manuales de baja calificación reducen la probabilidad de descenso en 45.6, las ocupaciones comerciales en 37, las manuales de alta calificación en 14.12 y finalmente las ocupaciones manuales de baja calificación en 6.68 puntos porcentuales. Es decir, mientras mayor sea el logro ocupacional, más se reduce la probabilidad de descender en la escala socioeconómica. Por otra parte, las probabilidades de preservar el estatus socioeconómico se elevan conforme ascendemos en las categorías ocupacionales hasta aquellas relacionadas con el comercio; los incrementos promedio van desde 2.78 puntos porcentuales para las ocupaciones manuales de baja calificación, hasta 6.08 puntos porcentuales para las ocupaciones comerciales, y para el caso de las ocupaciones no manuales de baja y alta calificación, la probabilidad de permanecer en el mismo estrato que los padres, aumenta en 2.83 puntos y disminuye en 3.32 puntos porcentuales respectivamente. Sin duda, estos resultados muestran que las ocupaciones son determinantes para las probabilidades de ascenso.
Sobre los efectos marginales promedio de la riqueza del hogar de origen, se ha tomado el quintil 1 como categoría de referencia. Por tanto, los cambios en las probabilidades de descenso, permanencia o ascenso, se analizan en función de pasar del quintil 1 al quintil 2, 3, etcétera. Podemos observar que las probabilidades de movilidad descendente en promedio se incrementan a medida que la riqueza del hogar de origen pasa a un quintil mayor (relativo al primero), mientras que las probabilidades de movilidad ascendente disminuyen. Por otra parte, a medida que la riqueza del hogar de origen es mayor, mayor es la caída en las probabilidades de ascenso; es decir, menor será la probabilidad de ascender. La probabilidad de ascenso disminuye en 14.62 puntos porcentuales cuando la riqueza del hogar de origen pasa del quintil 1 al 2; pero al pasar al quintil 3, 4 y 5, las probabilidades de ascenso disminuyen en 28.3, 33.4 y 39.7 puntos porcentuales respectivamente. Estos resultados de la estimación podrían generar cierto escepticismo, ya que algunos casos que se observan en la realidad pueden indicar que la riqueza del hogar de origen favorece el ascenso económico. Sin embargo, esta afirmación solo es parcialmente acertada para el caso de México, país donde la evidencia indica que en promedio ha predominado la movilidad descendente. Realizando un análisis más detallado sobre este tema, con apoyo y evidencia que proporcionan los datos de la muestra, puede observarse lo que ocurre con el porcentaje de ascensos y descensos en la estructura socioeconómica. La información presentada en la
Fuente: Elaboración propia con datos de la EMOVI.
Movilidad socioeconómica
Quintil de riqueza del hogar de origen
Q1 (inferior)
Q2
Q3
Q4
Q5 (superior)
Total
Descenso
7
28
50
54
59
41
Igual
48
37
25
24
31
32
Ascenso
45
35
25
22
10
27
Total
100
100
100
100
100
100
La
Observamos que en la muestra el porcentaje de descensos se incrementa a medida que aumenta el quintil de riqueza del hogar de origen, pero además el porcentaje de los individuos que ascendieron en la estructura socioeconómica va disminuyendo mientras mayor es el quintil de riqueza del hogar de origen. Esto explica los signos de los efectos marginales de la riqueza del hogar de origen que en promedio son positivos para las probabilidades de descenso, y negativos para las probabilidades de permanencia y descenso.
La ocupación del jefe de hogar actúa de forma similar a la riqueza del hogar de origen en cuanto a cambios en las probabilidades de movilidad. Los efectos marginales promedio indican que es mayor el incremento en la probabilidad de descender mientras mayor sea el nivel ocupacional del jefe del hogar de origen del entrevistado, considerando que la categoría de referencia es la ocupación agrícola. Además, la reducción en probabilidades de permanecer en el mismo estrato que el hogar de origen, es mayor mientras mayor sea el nivel ocupacional del jefe del hogar hasta la ocupación en el comercio, y para ocupación no manual de baja y alta calificación, la caída en las probabilidades de permanecer en el mismo estrato de origen es ligeramente menor. Por último, las probabilidades de ascenso también disminuyen cada vez más si nos movemos en la escala ocupacional del jefe del hogar de origen desde la ocupación manual de baja calificación hasta la ocupación comercial (donde la caída en probabilidad de ascenso alcanza los 32.4 puntos porcentuales), pero cuando la ocupación del jefe del hogar de origen es no manual de baja y alta calificación, la caída en probabilidad de ascenso es ligeramente menor, siendo de 32.2 y 30.4 puntos porcentuales respectivamente.
La información que proporciona la estadística descriptiva de los datos muestrales es también valiosa para entender los resultados descritos en el párrafo anterior. En la
Fuente: Elaboración propia con datos de la EMOVI.
Movilidad socioeconómica
Ocupación del Jefe de Hogar de Origen
Agrícolas
Manual baja
Manual alta
Comercial
No manual baja
No manual alta
Total
Descenso
20
48
51
68
58
43
40
Igual
41
25
25
25
34
57
32
Ascenso
39
27
23
7
8
0
28
Total
100
100
100
100
100
100
100
En las ocupaciones agrícolas predomina un contexto de inmovilidad y ascenso: 41% de los entrevistados cuyo padre o madre tenía ocupación agrícola, permaneció en la misma ocupación, mientras que 39% experimentó ascenso socioeconómico. Conforme avanzamos hacia ocupaciones manuales de baja calificación, manuales de alta calificación y comerciales la movilidad descendente se incrementa mientras que el porcentaje de los que se mantuvieron en el estrato de origen se reduce. Sin embargo, en ocupaciones no manuales -contrario a lo que sucede con la mayoría de la población- los hijos de los jefes de hogar con una ocupación no manual de baja y alta calificación fueron capaces, en mayor proporción, de conservar el estrato socioeconómico de origen (34% y 57%% respectivamente). Esto nos muestra, al igual que la riqueza del hogar de origen, un grupo poblacional capaz de asegurar los suficientes recursos materiales y no materiales y establecer las redes necesarias para proteger a su descendencia del contexto de movilidad descendente.
A lo largo de este trabajo hemos ahondado en el conocimiento sobre los factores macroeconómicos y características del individuo que afectan la probabilidad de que un individuo pueda descender, permanecer o avanzar en los estratos socioeconómicos. El trabajo econométrico realizado proporcionó además evidencia sobre cómo los cambios en variables macroeconómicas y cómo las características y logros individuales afectan la movilidad permitiendo así identificar cuáles incentivan y cuáles se convierten en barrera para promoverla.
En concordancia con la hipótesis de
Respecto de la política educativa, las estimaciones indican que una mayor cobertura educativa en los niveles medio superior y superior reduce la probabilidad de movilidad ascendente. Este resultado apoya las hipótesis de
Sobre la influencia de la política de apertura comercial en la movilidad, los hallazgos indican que los individuos que ingresan al mercado laboral en condiciones de apertura, en promedio incrementan su probabilidad de movilidad descendente, disminuyen su probabilidad de permanecer en el mismo estrato socioeconómico que sus padres y reducen su probabilidad de ascenso. Contrario a la hipótesis de
En cuanto a la educación o logro educativo individual del entrevistado, las probabilidades de movilidad ascendente se elevan conforme el individuo consigue acreditar mayores niveles de estudios. También incrementa las probabilidades de preservar el mismo nivel socioeconómico del hogar de origen y disminuye las probabilidades de movilidad descendente. El carácter aparentemente contradictorio de la educación individual como factor de movilidad ascendente, con la movilidad descendente cuando hay un incremento general de la cobertura de los niveles superiores podría explicarse, como ya se ha mencionado, desde la perspectiva de la competencia por las plazas disponibles. Por otra parte, las mejoras en categoría ocupacional del entrevistado también aumentan las probabilidades de movilidad ascendente y reducen las probabilidades de descenso. Los resultados indican también que existe una dinámica diferente de la movilidad cuando el individuo nace en un entorno urbano en comparación a cuando nace en zonas rurales. El que un individuo nazca en ámbito de origen urbano incrementa su probabilidad de movilidad ascendente, y disminuye las probabilidades de descender y de permanecer en el mismo quintil socioeconómico que sus padres. Tras la estimación de los parámetros y efectos marginales podemos entonces decir que el crecimiento de la economía, el logro educativo y ocupacional del individuo son las principales variables que influencian las probabilidades de movilidad ascendente y que reducen las probabilidades de descenso. En el otro sentido actúan las variables que representan la política educativa y la apertura comercial. La evidencia para el caso de la política de seguridad social indica que esta no influye en las probabilidades de movilidad estadísticamente hablando.
Si bien el análisis sobre la evidencia presentada proporciona luz para una mejor comprensión sobre los factores que afectan la movilidad, también abre nuevos cuestionamientos y posibilidades de ahondar en su estudio. Queda entonces el reto de presentar en un trabajo posterior el análisis sobre las diferencias que pudieran existir -estadísticamente hablando- en efectos marginales del crecimiento, de la política educativa, género, lugar de origen, logro educacional y ocupacional del individuo, bajo condiciones de apertura comercial versus no apertura. De igual manera, los resultados nos animan a realizar un análisis que permita probar si los efectos marginales de la política educativa, el logro educacional y ocupacional, son diferentes para hombres y mujeres, lo que a su vez proporcionaría evidencia sobre la hipótesis de
Sin duda, el conocimiento sobre el fenómeno de la movilidad socioeconómica es aún un campo muy amplio por explorar.
Nota: Standard errors in brackets; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 En todos los modelos se incluyeron las variables de control sexo y ámbito de origen (origen rural u origen urbano). El modelo 1 contiene la estimación de solamente las características del hogar de origen representadas por la escolaridad del jefe de hogar. El modelo 2 está conformado por las variables que corresponden a características adquiridas del individuo. En los modelos 4, 5, 6 y 7 se han agregado las variables que representan los factores macroeconómicos (considerando 4, 6, 8 y 10 años para el cálculo de la tasa de crecimiento promedio). Se observa que el valor de la Pseudo R2 es similar en los modelos 4, 5 y 6. Al respecto, se debe precisar que
ms
ms
ms
ms
ms
ms
ms
Variables
Modelo 1
Modelo 2
Modelo 3
Modelo 4
Modelo 5
Modelo 6
Modelo 7
Sexo del encuestado = 1, Hombre
-0.384
-0.227
-0.172
-0.157
-0.157
-0.158
-0.176
[0.05]
[0.05]
[0.06]
[0.06]
[0.06]
[0.06]
[0.06]
Origen del entrevis- tado = 1, Urbano
0.415
-0.191
0.307
0.281
0.281
0.284
0.267
[0.05]
[0.05]
[0.05]
[0.05]
[0.05]
[0.05]
[0.05]
0.059
-0.142
-0.081
-0.082
-0.080
-0.093
[0.06]
[0.07]
[0.07]
[0.07]
[0.07]
[0.07]
-0.015
-0.064
-0.022
-0.022
-0.019
-0.047
[0.06]
[0.06]
[0.06]
[0.06]
[0.06]
[0.06]
0.294
-0.130
-0.034
-0.033
-0.032
-0.002
[0.09]
[0.09]
[0.09]
[0.09]
[0.09]
[0.10]
0.623
-0.157
-0.051
-0.051
-0.051
-0.015
[0.14]
[0.14]
[0.14]
[0.14]
[0.14]
[0.15]
0.437
-0.325
-0.197
-0.198
-0.190
-0.154
[0.21]
[0.21]
[0.21]
[0.21]
[0.21]
[0.22]
-0.474
-0.613
-0.594
-0.596
-0.600
-0.576
[0.08]
[0.08]
[0.08]
[0.08]
[0.08]
[0.08]
-0.559
-0.743
-0.729
-0.729
-0.731
-0.732
[0.06]
[0.07]
[0.06]
[0.06]
[0.06]
[0.07]
-1.243
-1.843
-1.838
-1.842
-1.843
-1.787
[0.10]
[0.11]
[0.11]
[0.11]
[0.11]
[0.11]
-1.094
-1.793
-1.815
-1.815
-1.816
-1.823
[0.15]
[0.16]
[0.16]
[0.16]
[0.16]
[0.16]
-0.891
-1.655
-1.632
-1.636
-1.639
-1.551
[0.19]
[0.20]
[0.19]
[0.19]
[0.19]
[0.21]
-0.465
-0.584
-0.551
-0.551
-0.551
-0.535
[0.07]
[0.07]
[0.07]
[0.07]
[0.07]
[0.07]
-0.959
-1.249
-1.163
-1.166
-1.167
-1.162
[0.08]
[0.08]
[0.08]
[0.08]
[0.08]
[0.09]
-1.088
-1.552
-1.450
-1.451
-1.452
-1.422
[0.08]
[0.09]
[0.09]
[0.09]
[0.09]
[0.09]
-1.400
-2.025
-1.904
-1.908
-1.910
-1.860
[0.10]
[0.11]
[0.11]
[0.11]
[0.11]
[0.11]
-0.366
0.060
0.134
0.133
0.150
0.162
[0.11]
[0.11]
[0.11]
[0.11]
[0.11]
[0.11]
0.005
0.112
0.130
0.128
0.142
0.143
[0.11]
[0.12]
[0.12]
[0.12]
[0.12]
[0.12]
-0.582
0.177
0.300
0.298
0.319
0.327
[0.11]
[0.11]
[0.11]
[0.11]
[0.12]
[0.12]
-0.519
0.603
0.726
0.725
0.746
0.750
[0.11]
[0.12]
[0.12]
[0.12]
[0.13]
[0.13]
-0.530
0.884
0.925
0.923
0.941
0.874
[0.14]
[0.16]
[0.16]
[0.16]
[0.16]
[0.16]
-0.278
0.216
0.260
0.259
0.267
0.245
[0.08]
[0.09]
[0.09]
[0.09]
[0.09]
[0.09]
-0.025
0.557
0.553
0.553
0.559
0.555
[0.07]
[0.08]
[0.08]
[0.08]
[0.08]
[0.08]
0.660
1.500
1.518
1.520
1.528
1.491
[0.08]
[0.10]
[0.10]
[0.10]
[0.10]
[0.10]
1.040
2.007
1.989
1.989
1.995
1.968
[0.12]
[0.13]
[0.13]
[0.13]
[0.13]
[0.13]
1.341
2.580
2.546
2.552
2.561
2.518
[0.14]
[0.16]
[0.16]
[0.16]
[0.16]
[0.17]
0.024
0.018
0.042
0.035
[0.01]
[0.02]
[0.02]
[0.02]
-0.122
-0.131
-0.114
-0.128
[0.06]
[0.06]
[0.06]
[0.06]
-0.013
-0.013
-0.013
-0.014
[0.00]
[0.00]
[0.00]
[0.00]
0.396
0.326
0.094
0.314
[0.53]
[0.53]
[0.54]
[0.53]]
Origen del entrevistado
0.270
0.255
0.164
0.152
0.153
0.152
0.140
[0.05]
[0.05]
[0.04]
[0.04]
[0.04]
[0.04]
[0.05]
Observations
3 594
3 594
3 594
3 594
3 594
3 594
3 305
Pseudo R^2
0.112
0.069
0.248
0.254
0.254
0.254
0.250
Adj. Pseudo R^2
0.103
0.062
0.234
0.238
0.238
0.238
0.233
Variable
ms
dy/dx
Std. Error
z
P>z
[95% Conf. Interval]
Variable
ms
dy/dx
Std. Error
z
P>z
[95% Conf. Interval]
1
-0.0101
0.0053
-1.900
0.058
-0.021
0.000
1
-0.4563
0.0224
-20.400
0.000
-0.500
-0.412
2
0.0016
0.0008
1.870
0.061
0.000
0.003
2
0.0283
0.0115
2.460
0.014
0.006
0.051
3
0.0086
0.0045
1.900
0.057
0.000
0.017
3
0.4280
0.0234
18.270
0.000
0.382
0.474
1
0.0279
0.0148
1.890
0.059
-0.001
0.057
1
-0.5327
0.0216
-24.710
0.000
-0.575
-0.490
2
-0.0041
0.0021
-1.950
0.052
-0.008
0.000
2
-0.0332
0.0170
-1.950
0.051
-0.066
0.000
3
-0.0238
0.0127
-1.870
0.061
-0.049
0.001
3
0.5659
0.0286
19.770
0.000
0.510
0.622
1
0.0031
0.0008
3.920
0.000
0.002
0.005
1
0.1169
0.0146
8.010
0.000
0.088
0.146
2
-0.0005
0.0001
-3.780
0.000
-0.001
0.000
2
0.0293
0.0058
5.070
0.000
0.018
0.041
3
-0.0026
0.0007
-3.900
0.000
-0.004
-0.001
3
-0.1462
0.0189
-7.720
0.000
-0.183
-0.109
1
0.0384
0.0134
2.870
0.004
0.012
0.065
1
0.2790
0.0183
15.220
0.000
0.243
0.315
2
-0.0052
0.0016
-3.150
0.002
-0.008
-0.002
2
0.0040
0.0072
0.560
0.578
-0.010
0.018
3
-0.0332
0.0118
-2.810
0.005
-0.056
-0.010
3
-0.2830
0.0196
-14.440
0.000
-0.321
-0.245
1
-0.0684
0.0123
-5.540
0.000
-0.093
-0.044
1
0.3578
0.0197
18.210
0.000
0.319
0.396
2
0.0105
0.0021
5.000
0.000
0.006
0.015
2
-0.0242
0.0081
-3.000
0.003
-0.040
-0.008
3
0.0579
0.0104
5.540
0.000
0.037
0.078
3
-0.3336
0.0197
-16.970
0.000
-0.372
-0.295
1
-0.0783
0.0283
-2.770
0.006
-0.134
-0.023
1
0.4781
0.0212
22.560
0.000
0.437
0.520
2
0.0178
0.0077
2.310
0.021
0.003
0.033
2
-0.0809
0.0102
-7.910
0.000
-0.101
-0.061
3
0.0605
0.0207
2.920
0.004
0.020
0.101
3
-0.3972
0.0192
-20.640
0.000
-0.435
-0.359
1
-0.1778
0.0296
-6.020
0.000
-0.236
-0.120
1
0.1485
0.0196
7.580
0.000
0.110
0.187
2
0.0242
0.0075
3.220
0.001
0.009
0.039
2
-0.0076
0.0037
-2.050
0.041
-0.015
0.000
3
0.1536
0.0233
6.580
0.000
0.108
0.199
3
-0.1409
0.0173
-8.140
0.000
-0.175
-0.107
1
-0.2200
0.0354
-6.220
0.000
-0.289
-0.151
1
0.1837
0.0159
11.520
0.000
0.152
0.215
2
0.0202
0.0081
2.500
0.012
0.004
0.036
2
-0.0160
0.0034
-4.730
0.000
-0.023
-0.009
3
0.1999
0.0326
6.120
0.000
0.136
0.264
3
-0.1677
0.0144
-11.670
0.000
-0.196
-0.140
1
-0.0668
0.0218
-3.060
0.002
-0.110
-0.024
1
0.4662
0.0207
22.490
0.000
0.426
0.507
2
0.0278
0.0093
3.010
0.003
0.010
0.046
2
-0.1418
0.0114
-12.490
0.000
-0.164
-0.120
3
0.0389
0.0127
3.070
0.002
0.014
0.064
3
-0.3244
0.0132
-24.620
0.000
-0.350
-0.299
1
-0.1412
0.0194
-7.280
0.000
-0.179
-0.103
1
0.4603
0.0325
14.180
0.000
0.397
0.524
2
0.0513
0.0081
6.360
0.000
0.035
0.067
2
-0.1383
0.0184
-7.540
0.000
-0.174
-0.102
3
0.0899
0.0119
7.560
0.000
0.067
0.113
3
-0.3220
0.0169
-19.080
0.000
-0.355
-0.289
1
-0.3701
0.0198
-18.700
0.000
-0.409
-0.331
1
0.4198
0.0443
9.470
0.000
0.333
0.507
2
0.0608
0.0090
6.780
0.000
0.043
0.078
2
-0.1153
0.0238
-4.850
0.000
-0.162
-0.069
3
0.3093
0.0158
19.610
0.000
0.278
0.340
3
-0.3045
0.0224
-13.570
0.000
-0.348
-0.261
Fuente: Elaboración propia.
Variable
Descripción
Medición
Crecimiento económico (
Tasas promedio de crecimiento 4 años antes y 4 años después del ingreso al mercado laboral
Valores continuos (mín= 0.668; máx= 6.978)
Política educativa (
Proporción de la población -del estado donde vivía el entrevistado cuando tenía 14 años- con 15 años+ que acreditó educación media superior y superior
Valores continuos (mín= 0.221; máx= 45.563)
Apertura comercial (
Primer empleo del entrevistado antes o después del Tratado de Libre Comercio
Variable binaria 0, antes (30%); 1, después (70%)
Seguridad social (
Proporción de la población derechohabiente del IMSS cuando el entrevistado ingresó al mercado laboral
Valores continuos (mín= 0.076; máx= 0.475)
Sexo (
Sexo del entrevistado
Variable binaria 0, mujer (28%); 1, hombre (72%);
Ámbito de origen (
Origen rural o urbano del entrevistado
Variable binaria 0, rural (36%); 1, urbano (64%);
Índice de riqueza del hogar de origen, dividido en quintiles o categorías expresadas en variables binarias excluyentes entre sí
Variable categórica Quintil 1 (17%); quintil 2 (22%); quintil 3 (20%); quintil 4 (21%); quintil 5 (20%)
Seis categorías ocupacionales expresadas en variables binarias excluyentes entre sí
Variable categórica Agrícolas (11%); manual baja calif. (20%); manual alta calif. (32%); comercial (22%); no manual baja calif. (9%); no manual alta calif. (6%)
Seis categorías ocupacionales expresadas en variables binarias excluyentes entre sí
Variable categórica Agrícolas (37%); manual baja calif. (14%); manual alta calif. (32%); comercial (11%); no manual baja calif. (4%); no manual alta calif. (2%)
Seis categorías expresadas en variables binarias excluyentes entre sí
Variable categórica Sin estudios (5%); primaria incompleta (10%); primaria (23%); secundaria (32%); preparatoria (22%); profesional (8%)
Seis categorías expresadas en variables binarias excluyentes entre sí
Variable categórica Sin estudios (38%); primaria incompleta (21%); primaria (24%); secundaria (11%); preparatoria (4%); profesional (2%)
Siendo que el presente trabajo se basa en la información proveniente de la encuesta levantada por el CEEY es necesario aclarar que dicho Centro mide la multidimensionalidad de la movilidad social a través de un índice socioeconómico estimado en dos momentos: uno que abarca las condiciones del hogar de origen del entrevistado, además del logro educativo y ocupacional de sus padres, mientras que el otro incluye los bienes y servicios del hogar actual, así como el logro educativo y ocupacional del entrevistado. Los valores de ambos índices, origen y actual, no son comparables entre sí en términos absolutos, debido a que su composición es influida por cambios estructurales propios de la temporalidad. Sin embargo, nos permiten ubicar la posición relativa de los entrevistados y de sus padres, en sus respectivas generaciones. Entonces, la comparación se realiza ordenando la distribución de cada índice socioeconómico en quintiles (el quintil 1 es el extremo inferior y el quintil 5 es el extremo superior) y contrastando la posición relativa de origen con la posición relativa actual. Es decir, una vez calculados los índices, la distribución de los mismos se divide en quintiles, para analizar en qué quintil (estrato) del índice se ubicaba el hogar de origen del entrevistado y compararlo con el quintil del índice socioeconómico del entrevistado en el que se encontraba al momento de la entrevista. Así, la comparación entre ambos índices socioeconómicos, del hogar de origen y actual del entrevistado, nos señalan si el individuo ascendió, disminuyó o presenta inmovilidad, en función de la posición relativa de sus padres respecto de la posición relativa que el entrevistado posee al momento de la entrevista. De acuerdo con el
Cálculos propios con datos de la
La EMOVI 2011 está conformada por 11 001 entrevistas efectivas realizadas entre mayo y julio de 2011 a jefes y no-jefes de hogar. Fue diseñada para medir la movilidad social intergeneracional de los entrevistados, por lo que contiene datos del hogar del entrevistado y su hogar de origen cuando tenía 14 años de edad. El diseño de muestreo de la encuesta se encuentra detallado en el Anexo 2 del Informe de Movilidad Social en México 2013 (
Es necesario aclarar que en la Tabla 3 no se informa al lector la población que representa la muestra en cada categoría, debido a que la base de datos disponible no proporciona factores de expansión para poder estimar totales, ya que el tamaño de la muestra de la EMOVI 2011 fue calculado para estimar proporciones y no totales (
Cabe también mencionar que se realizaron cálculos de la tasa de crecimiento promedio observada considerando diferentes amplitudes de tiempo alrededor del año de ingreso del entrevistado al mercado laboral por primera vez; se consideraron dos años antes y dos años después, tres, cuatro y hasta cinco años antes, y después del año de ingreso al mercado laboral. Sin embargo, los resultados de la estimación del coeficiente asociado al crecimiento promedio -en diferentes corridas-al incluir las diferentes opciones en tasas de crecimiento promedio como variable explicativa en el modelo, no fueron significativos, para el caso de ± 3 años; para el caso de ± 5 años, el coeficiente fue significativo a 10% de nivel de significancia, y para el caso de ± 4 años alrededor del año de ingreso al mercado laboral, el coeficiente asociado a la tasa de crecimiento promedio resultó significativo a 5% y mayor al obtenido en las otras estimaciones con diferente amplitud. Esta es la razón por la cual se eligió el periodo para el cálculo de la tasa promedio de crecimiento en cuatro años antes y cuatro años después del año de ingreso al mercado laboral. Los resultados de las diferentes estimaciones mencionada se presentan en la
Debe aclararse que el procedimiento de imputación se realizó sobre la base de datos EMOVI 2011 original (11 001 observaciones), con la cual se imputaron los “missing values” correspondientes al año de entrada al mercado laboral. El objetivo de trabajar con la base completa fue el de contar con mayor información para encontrar a los individuos más parecidos para imputar el año de entrada al primer empleo en la submuestra de interés. Posteriormente se eligieron las observaciones que conformaron la submuestra final (3 594 observaciones) que contiene 1 174 observaciones con datos observados del año de entrada al mercado laboral y 2 420 observaciones con datos imputados para la misma variable.
Para el cálculo de esta variable se utilizaron los Censos de población y vivienda de los años 1950, 1960, 1970, 1980, 1990, 2000 y 2010. Con ellos, se calcularon las correspondientes tasas de crecimiento poblacional y las tasas de incremento en la cobertura de los niveles bachillerato, licenciatura y posgrados de cada uno de los estados que conforman la República Mexicana. Una vez obtenidas las tasas estatales, se procedió a estimar el número de habitantes con 15 años de edad y mayores y el número de habitantes que al menos había egresado de bachillerato o su equivalente en cada año desde 1960 hasta 2010 para cada estado.
Fuente: cálculos propios con datos del SCNM, INEGI, Producto Interno Bruto Trimestral, base 2008.
Para poder probar si hubo un efecto crisis 1994-1995 que afecta la probabilidad de movilidad y que pudiera mezclarse con el efecto apertura, se realizó la estimación del modelo con una variable binaria adicional, tomando el valor uno para aquellos entrevistados que ingresaron al mercado de trabajo en 1994 o en 1995, y 0 para los que ingresaron en otro año. Como era de esperarse, teniendo solamente 5.4% de las observaciones de la submuestra con valor 1, el coeficiente asociado a la variable crisis no resultó significativo (P-val= 0.266) por lo que no hay evidencia para rechazar la hipótesis de que la crisis no afecta la probabilidad de movilidad socioeconómica.
Variable categórica (5 categorías expresadas en variables binarias excluyentes entre sí). La notación utilizada para la pertenencia al quintil
Variable categórica (6 categorías expresadas en variables binarias excluyentes entre sí). La notación utilizada para la categoría ocupacional del entrevistado es la siguiente: Agrícolas -
Variable categórica (6 categorías expresadas en variables binarias excluyentes entre sí). La notación utilizada para el nivel educativo del entrevistado es la siguiente: Sin estudios -
La variable dependiente observable a la que hemos denominado movilidad socioeconómica
Según lo explicado en el documento metodológico presentado en el Anexo 2 del
Para probar la presencia de heterocedasticidad en los residuales, utilizamos una prueba de cociente de verosimilitud (Likelihood Ratio Test), de la forma propuesta por
Siguiendo a
La técnica denominada regresión secuencial fue utilizada para depurar (o “purificar”) la variable seguridad social -en nuestro caso- del efecto de las otras variables explicativas incluidas en el modelo y que las influencian. El procedimiento consiste en estimar una regresión de la variable explicativa
La estimación se realizó con el software Stata 13 a través del comando Ordinal Generalized Linear Models
Variable que aun después de haber sido depurada del efecto de las otras variables con las que presenta alta colinealidad, no muestra influencia sobre las probabilidades de movilidad.
Consideramos importante señalar que con el objeto de analizar la posibilidad de un efecto diferente de la tasa de crecimiento bajo condiciones de apertura comercial versus no apertura, se realizó la estimación del modelo incluyendo una variable de interacción entre la tasa de crecimiento promedio del PIB y la apertura comercial. El resultado indicó que el coeficiente asociado a la variable de interacción mencionada no es estadísticamente diferente de 0; el valor-P correspondiente fue de 0.133, concluyendo así que el coeficiente no es significativo ni a 10% de nivel de significancia, y por tanto no hay evidencia para rechazar la hipótesis de que el efecto del crecimiento sobre las probabilidades de movilidad es igual bajo condiciones de apertura y de no apertura. Adicionalmente, el coeficiente asociado a la variable de interacción entre crecimiento promedio y apertura comercial puede servir para captar la influencia adicional que la tasa de crecimiento promedio tiene en el efecto marginal de la apertura comercial. Al no poder rechazarse la hipótesis de que este coeficiente es estadísticamente igual a 0, podemos descartar también que exista una influencia adicional del crecimiento sobre las probabilidades de movilidad cuando el entrevistado se incorpora al mercado laboral en condiciones de apertura comercial versus en condiciones de no apertura. Dado este resultado, se omitió la variable de interacción (entre crecimiento y apertura) como explicativa en la estimación final del modelo (reportado en la
La posibilidad de que el logro educativo y logro ocupacional del entrevistado sean variables endógenas en el modelo debe tomarse en cuenta al estar relacionadas con la habilidad (que no es observable). Las dos son variables categóricas en el modelo estimado, característica importante para considerar el método de estimación y prueba bajo posible condición de endogeneidad. El tema de estimación de modelos de variable dependiente categórica con regresores endógenos ha sido estudiado por
Se calcularon utilizando el comando
Véase sección “Educación y movilidad”.
Se reportan solamente los efectos marginales de los niveles educativos cuyos coeficientes fueron significativos.