Introducción

En la mayoría de los países, la pobreza es un indicador básico para medir los niveles de bienestar económico de los hogares. ^{Haughton y Khandker (2009)} consideraron mediciones de una línea de pobreza monetaria. Pero, en la actualidad, se hace una medición de pobreza multidimensional teniendo en cuenta no solo el ingreso monetario sino también las carencias, como hace el Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social (CONEVAL), que la mide basándose en un enfoque dual que considera el ingreso monetario y las carencias sociales.¹ A pesar de la importancia del concepto de pobreza, esta es una medida ex post que se elabora con información recolectada en un periodo (de meses) anterior a la medición propiamente dicha. La pobreza es un concepto estático porque la medición se refiere a un momento determinado. Pero ¿qué sucede si se quisiera medir de manera anticipada? Si la pobreza está ligada al ingreso, una predicción de esta requeriría un entorno dinámico. Una medida idónea para calcularla de manera anticipada es la vulnerabilidad, que es un concepto más amplio que el de probabilidad de caer en pobreza, pues es un proceso asociado con situaciones que contienen un componente de incertidumbre (^{Flatø, Muttarak y Pelser, 2017}). De ahí que su enfoque sea de carácter predictivo. Por lo tanto, la vulnerabilidad proporciona una medida ex ante de fenómenos como la pobreza, la seguridad alimentaria y la salud, entre otros, de manera que pueda usarse en el diseño de políticas públicas. En la actualidad, para el caso de México, no se cuenta con estimaciones de vulnerabilidad con enfoque estadístico que utilice las encuestas representativas para construir medidas contra la vulnerabilidad a la pobreza, a las malas condiciones laborales y a los problemas de salud.

El propósito de esta investigación es construir mediciones de vulnerabilidad laboral expresadas en el riesgo de tener salarios bajos y en no contar con prestaciones laborales para el caso de los jornaleros de cultivos de exportación de México, como los que trabajan en la región del centro-occidente (Michoacán, San Luis Potosí, Guanajuato y Jalisco) y en la del noroeste (Sinaloa). A partir del concepto de acumulación de desventajas, que es un determinante de vulnerabilidad, se estiman modelos estadísticos de vulnerabilidad laboral con los datos de la Encuesta a Jornaleros Agrícolas en Cultivos de Exportación 2019 (ENJOREX) (^{Escobar, Martin y Stabridis, 2019}). El trabajo se concentra en la información sobre los jornaleros que trabajan en los cultivos de pepino, tomate y pimiento. El diseño y los resultados principales de la ENJOREX 2019 pueden encontrarse en ^{Escobar et al. (2019)}.

Para el desarrollo del análisis, se tiene en cuenta que la vulnerabilidad puede determinarse mediante variables que denotan acumulación de desventajas, como el género, la adscripción étnica y la escolaridad. Ser mujer, ser indígena y el bajo o muy bajo nivel educativo (baja escolaridad, como primaria incompleta o menos) son las principales desventajas que conducen a la vulnerabilidad laboral de los jornaleros agrícolas. Para analizar esas desventajas y elaborar modelos estadísticos, aquí se propone la estimación de la vulnerabilidad laboral -expresada en la probabilidad de tener salarios bajos (probabilidad de ganar un salario menor al mínimo) y en tener condiciones laborales desfavorables (número de prestaciones no otorgadas)-.² Mediante el análisis de estas variables, se encuentra que 26% de los jornaleros está en riesgo de tener salarios bajos, desventaja que se agrava cuando la persona es mujer o tiene un bajo nivel de escolaridad o ambas condiciones. El presente estudio es un aporte a la literatura sobre el tema, porque no se conocen trabajos sobre vulnerabilidad laboral³ en trabajadores agrícolas, y mucho menos aplicados al caso mexicano desde un enfoque estadístico y con el uso de encuestas que tengan un diseño muestral representativo. Además, el análisis aborda las regiones de agroexportación más importantes de México, como el centro-occidente y el noroeste.

El artículo se organiza de la siguiente manera. En el primer apartado se discuten los conceptos de vulnerabilidad y de acumulación de desventajas y se incluye la revisión bibliográfica del tema. El segundo apartado describe la metodología. El tercero detalla la fuente de los datos. El cuarto muestra los resultados de los modelos estimados. En el quinto se enumeran y se discuten las conclusiones.

Metodología

Con base en el concepto de vulnerabilidad de ^{Chaudhuri et al. (2002)}, de ^{Ligon y Schechter (2003)} y el de acumulación de desventajas, se construirán los indicadores que se utilizan aquí para medir la vulnerabilidad laboral de los jornaleros agrícolas del sector de exportación de México. Se ha considerado siempre el trabajo de jornalero agrícola una ocupación no calificada y se ha caracterizado por tener bajos salarios y condiciones laborales deficientes, pero supone una vía de sustento para los hogares cuyos miembros tienen baja escolaridad.

Con el fin de observar las precarias condiciones laborales que sufren estos jornaleros, se analizan los datos del cuarto trimestre de 2019 de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE), realizada por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), los cuales señalan que cerca de 45% de los trabajadores tiene derecho a atención médica en alguna institución pública, como el Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS), el Instituto de Seguridad y Servicios Sociales para los Trabajadores del Estado (ISSSTE), Petróleos Mexicanos (PEMEX) o los seguros de las Secretarías de Defensa y Marina. En los jornaleros agrícolas este porcentaje es de entre 10 y 12, además de que los salarios que se paga a los jornaleros agrícolas son menores en promedio que los del resto de los trabajadores de México. Los reportes sobre la ENOE pueden revisarse en los comunicados trimestrales que emite el INEGI; para 2019-IV se puede revisar ^{INEGI (2020)}. Sin embargo, el crecimiento en los últimos cinco años de la agricultura de exportación, sobre todo de berries,⁴ aguacate, tomate, pepino y pimiento, ha ofrecido ciertas mejoras en las condiciones laborales de los jornaleros que trabajan en esa industria, en especial en lo concerniente a salarios y prestaciones sociales, aunque también ha aumentado la jornada laboral, lo cual se refleja en la extensión de las horas de trabajo, por lo que es importante determinar si ha habido mejora en los salarios por hora.

Sin embargo, en el sector agrícola existe una división muy pronunciada entre los productores de subsistencia y los productores que se dedican al comercio y, dentro de estos últimos, entre los que venden sus productos solo en el mercado local y aquellos que los exportan. Aunque hacer una clasificación por el tamaño de predio puede ser un poco reduccionista, es un dato útil para tener una idea de las diferencias marcadas entre los productores (o unidades productivas, según sea el caso). En la Tabla 1 se observa la distribución de unidades de producción y la superficie agrícola total de cada grupo de productores. En México, según los datos del Censo Agropecuario y Forestal 2007 (^{INEGI, 2012}), que es el más reciente,⁵ hay casi 1 344 000 unidades, de las cuales 49.4% tiene una extensión que no supera las dos hectáreas y solo 6% de las hectáreas totales está dedicada a la agricultura, que es de temporal. Podría decirse que una parte considerable de esas hectáreas es para autoconsumo y subsistencia familiar. Por el contrario, las unidades de más de veinte hectáreas son solo 6% de las unidades, pero poseen casi 65% de la tierra agrícola disponible. Estas unidades son comerciales, por lo que usan mano de obra contratada. Además, tienen acceso al mercado de crédito y muchas de ellas son exportadoras de sus productos.

Las unidades de entre 2 y 5 hectáreas pueden ser de subsistencia o comerciales pero pequeñas en extensión. Una manera de explicar mejor las diferencias es observando la Tabla 2, la cual versa sobre la mano de obra. Se observa que 35% del total de la mano de obra contratada se emplea en el sector de productores de dos hectáreas, pero la razón de trabajador contratado por cada unidad productiva es de 0.86, lo que significa que por cada unidad productiva en este sector solo se contratan 0.86 trabajadores, lo que muestra poca intensidad en el uso de mano de obra.

Esto contrasta con el sector de productores de más de 20 hectáreas que, contratando solo 13% del total de mano de obra, tiene una razón de trabajador contratado por unidad productiva de 2.40.

Uno de los motivos por los que los jornaleros agrícolas, según las cifras de la ENOE 2019, tienen esas condiciones tan desfavorables es que el sector, en su mayoría, es poco competitivo y las unidades productivas operan con poca eficiencia, lo que se refleja en bajos salarios y en remuneraciones bajas al capital y a la tierra, lo cual no es exclusivo de los pequeños productores, sino también de ciertos productores grandes que no son exportadores. Estos, por el contrario, tienen condiciones diferentes porque deben cumplir con un calendario de producción estricto, están sometidos a la vigilancia y la auditoría, tanto del gobierno como de sus compradores extranjeros, lo que los obliga a cumplir con algunas condiciones de responsabilidad social con los trabajadores, como pagar salarios de acuerdo con la ley y otorgar prestaciones sociales, aunque sean solo de carácter eventual. La agricultura comercial es un sector con alta demanda de mano de obra la mayor parte del año, en especial en tiempo de cosecha, que para el sector hortícola puede llegar a ser de diez meses hasta todo el año. Los mecanismos de exportación funcionan de manera muy eficiente: esta se da a través de grandes empresas que compran la producción y exportan sus productos sobre todo a Estados Unidos y a Europa o mediante asociaciones de productores. Esto hace suponer que las condiciones salariales y laborales de los jornaleros agrícolas de empresas exportadoras podrían ser mejor que las del resto de jornaleros agrícolas, o no, pues en el sector exportador el uso de horas de mano de obra es más intenso, por lo cual los jornaleros que trabajan en cultivos de exportación podrían no presentar diferencias en el salario por hora con respecto al resto de los jornaleros agrícolas.

La propuesta del presente trabajo consiste en medir la vulnerabilidad laboral mediante dos variables. La primera es la probabilidad de tener un salario bajo, es decir, menor que el mínimo. Se elabora de manera similar a la forma en que se modela la vulnerabilidad a la pobreza, la cual construye primero una distancia entre los ingresos o gastos totales del hogar respecto a una línea de pobreza, restando los ingresos y la línea de pobreza (ambos están expresados en pesos) y a partir de allí se obtiene la medida de vulnerabilidad. Siguiendo lo dicho, la probabilidad de tener un salario bajo se obtiene comparando el ingreso salarial mensual de la persona con el salario mínimo mensual que establece el gobierno. La persona que tiene un salario mensual por debajo del mínimo es denominada persona con salario bajo. Al ser la vulnerabilidad una medida ex ante (en este caso de probabilidad de tener salario bajo), se entiende, por ejemplo, que la vulnerabilidad de un determinado periodo se estima con información de periodos pasados, o la vulnerabilidad de un periodo futuro se estima con información actual, tal como se expresa en la ecuación (1):

Lo que indica la ecuación es que para estimar la vulnerabilidad en un periodo t+J (por ejemplo, la vulnerabilidad en 2023), se requiere la información del periodo t (por ejemplo, 2020). Así lo sugieren ^{Voh (2018)}, ^{Klasen et al. (2015)}, ^{Zereyesus et al. (2017)}, ^{Flatø et al. (2017)} y ^{Nguyen et al. (2015)}. Para esto se requiere una base de datos de panel con al menos dos periodos. Sin embargo, ^{Chaudhuri et al. (2002)} propusieron un procedimiento por el cual se puede estimar la vulnerabilidad contando con un solo periodo, que es un hecho presente en muchos países, pues solo cuentan con encuestas de corte transversal.

A partir del uso del procedimiento econométrico que propone ^{Amemiya (1977)}, denominado mínimos cuadrados generalizados factibles (FGLS por sus siglas en inglés), se permite la estimación con información de corte transversal (es decir, un solo periodo). De este modo, para construir un modelo que tenga confiabilidad estadística, se requiere plantear una ecuación del logaritmo del consumo de los hogares (o de las personas) en función de un vector de variables explicativas:

De la ecuación (2) se observa que el logaritmo del consumo está en función de un vector de variables X y se estimará el vector de coeficientes de regresión beta y se consideran los errores de la regresión. Para la construcción de la vulnerabilidad se tienen que hacer algunos supuestos: errores con media cero; los choques del consumo son independientes e idénticamente distribuidos en el tiempo; los coeficientes beta no cambian a lo largo del tiempo; la estructura macroeconómica de la economía es estable (entorno de baja inflación, algo que se cumple en México). Entonces se tienen que desarrollar los siguientes pasos:

Con estos valores predichos se obtienen la media y la varianza, las cuales se incluyen en una distribución normal acumulada, de donde se obtiene la vulnerabilidad, que está entre cero y uno.

Adaptando este método a nuestro caso, se propone la ecuación (4):

La ecuación (4) muestra que la estimación del modelo⁶ que aquí se propone para determinar el salario está en función de la edad y el cuadrado de esta (el cual se incluye para determinar la edad a la cual comienza a decaer el ingreso laboral). Las variables que se refieren como acumulación de desventajas (resaltadas en negritas en la ecuación) son el hecho de ser mujer, ser indígena, tener la primaria incompleta o no haber asistido a la escuela. El signo esperado de las variables de desventaja es el negativo, es decir, que estas están asociadas con salarios bajos. Una variable importante que hay que considerar es la de trabajar con un productor informal,⁷ lo cual permitirá saber si hay diferencias salariales por tipo de productor. Se incluye también la variable jornalero agrícola, la cual se refiere a los trabajadores que se dedican solo a labores de siembra y cosecha y no a otras actividades (como la recolección de fruta en las galeras de empaque, limpieza de terreno o almacén).⁸ Después de obtener el valor predicho del salario, se obtendrá su media y su varianza para calcular entonces el valor de la vulnerabilidad (la cual se compara con el salario mínimo), que se encontrará entre cero y uno por ser una probabilidad. Así:

De la ecuación (5) se observa que la vulnerabilidad se construye con la predicción del salario mensual obtenida del modelo estimado en (2) y se incluye la media y la varianza del estimador. Se compara con el salario mínimo y se usa la distribución normal (la omega en la ecuación 3), con lo cual se obtiene una medida de vulnerabilidad que está entre cero y uno (se puede leer también en términos porcentuales), de manera que cero se refiere a que el hogar no tiene vulnerabilidad; y uno, al caso de certeza en vulnerabilidad. Este procedimiento fue desarrollado por Chadhuri et al. (2002) para corte transversal y la versión extendida para datos de panel fue desarrollada por ^{McCulloch y Calandrino (2003)}, ^{Voh (2018)}, ^{Klasen et al. (2015)}, ^{Zereyesus et al. (2017)}, ^{Flatø et al. (2017)} y ^{Nguyen et al. (2015)}. A partir de la estimación de la vulnerabilidad, se puede saber si hay diferencias por género, etnia o escolaridad, entre otras.

En relación con la segunda variable de vulnerabilidad laboral, se construyó un índice de violaciones laborales, que se compone de dos variables dicotómicas, las cuales toman el valor de uno cuando la persona no tiene una prestación determinada y cero cuando sí tiene acceso. De este modo, si la persona no tiene ninguna prestación, el índice toma valor de dos; en cambio, cuando tiene solo una prestación, el valor del índice es uno, y cuando tiene acceso a ambas, toma valor de cero. El índice tendrá valores entre cero y dos. Las variables que se contemplan son las siguientes.

Tras desarrollar el índice, se estima un modelo en el que las variables explicativas son las mismas que las del modelo de vulnerabilidad en condiciones salariales y se incluye la variable que corresponde al tiempo de antigüedad con el patrón actual (medido en años).

En el modelo se incluyen la edad y el cuadrado de esta para observar si hay un comportamiento no lineal entre las posibles violaciones y la edad, la antigüedad en el trabajo y las variables de acumulación de desventajas, que, en este caso, se espera que tengan un signo positivo. En pocas palabras, las personas que acumulan más desventajas son propensas a sufrir peores condiciones laborales (es decir, mayor cantidad de posibles violaciones laborales).

Puesto que la variable dependiente (el índice) solo toma pocos valores no negativos (0, 1 y 2), no se puede hacer una valoración por mínimos cuadrados ordinarios, porque los estimadores obtenidos estarían sesgados y serían inconsistentes. Por tal razón se evaluará un modelo Poisson (^{Cameron y Trivedi, 1998}, ²⁰⁰⁵ y ²⁰⁰⁹; ^{Wooldridge, 2010}) y se obtendrá el valor esperado del total de las violaciones laborales.

Las estimaciones que se consiguen en ambas medidas de vulnerabilidad miden los aspectos correlacionales de la acumulación de desventajas y la vulnerabilidad. La investigación se concentra solo en los trabajadores agrícolas para sortear el problema de tener en la muestra personas que no trabajan, lo cual evita la probabilidad de incurrir en sesgos de selección laboral (^{Heckman, 1979}); de todos modos, no existiría más información si se quisiera implementar. Los resultados de esta investigación son representativos de regiones agrícolas de exportación.

Fuente de información

Para modelar la vulnerabilidad laboral con las dos variables descritas, se utiliza la base de datos de la Encuesta a Jornaleros Agrícolas de Cultivos de Exportación de México (ENJOREX) 2019-2020, la cual fue realizada entre el primer semestre de 2019 y el primer semestre de 2020. La encuesta se diseñó para conocer las condiciones laborales de los jornaleros agrícolas que trabajan en cultivos de exportación y contar con la representatividad de estas regiones que cultivan berries, tomate, pepino y pimiento. En la encuesta se distinguen dos tipos de muestra: una que se hace mediante un diseño muestral probabilístico de trabajadores de empresas exportadoras de Baja California, Guanajuato, Jalisco, Michoacán y Sinaloa, donde dichas empresas son las unidades primarias del muestreo. Se entrevistaron 2 886 jornaleros, conjunto que representa a 82 833 trabajadores de las empresas exportadoras. La encuesta se llevó a cabo en los campos, sin intervención de los patrones: solo estuvo presente el trabajador y el entrevistador. El segundo tipo son tres muestras de carácter analítico, de las cuales se eligió para el análisis la que consta de 295 jornaleros que trabajan en Jalisco, Michoacán y San Luis Potosí, levantada en 2019 con trabajadores de tomate, pimiento y pepino que laboran con productores informales, quienes por lo general ofrecen menos prestaciones a los trabajadores, pero con pagos en efectivo más altos en el tiempo de cosecha.⁹

Se decidió restringir la muestra a los jornaleros que trabajaron en los cultivos de tomate, pepino y pimiento durante 2019, porque están presentes tanto entre los productores formales como entre los informales. Así, la muestra con la que se harán las estimaciones cuenta con un total de 1 553 personas entrevistadas, 282 jornaleros de productores informales y 1 271 de productores formales. Si bien los trabajadores provienen de diferentes muestras, ambos tipos son comparables en el sentido de que se trata de trabajadores que transitan entre las diferentes clases de productores por cuestiones de demanda laboral (por ejemplo, alta demanda de mano de obra en Jalisco en tiempos de cosecha); también porque algunos trabajadores (los más jóvenes, como se ha observado en Jalisco, en las berries y el tomate) prefieren tener mayores ingresos a tener prestaciones, lo cual a los productores les ocasiona una reducción de costos en detrimento de los trabajadores. Por eso pueden ser comparadas las dos muestras de la encuesta.

La Tabla 3 considera los descriptivos de las variables de la muestra completa de los trabajadores mencionados. Se observa que el salario mensual es en promedio 6 160 pesos: los salarios oscilan entre 471.43 y 23 571.43 pesos mensuales. El salario mínimo mensual en 2019 era de 3 080.40 pesos y solo 4.3% (es decir, 67 jornaleros) ganaba salarios inferiores al mínimo, cifra que dista de lo observado en los jornaleros agrícolas en la ENOE 2018 y 2019, los cuales no superan los 3 500 pesos. Las violaciones laborales son en promedio 0.50. La edad promedio es de casi 32 años, y 21.4% de los jornaleros trabaja con productores informales. El 53.1% de los jornaleros es de género femenino y 23.4% es indígena. Así mismo, 29.1% de los trabajadores tiene primaria incompleta (o sea, entre cero y cinco años de escolaridad).

Se puede observar que el salario promedio mensual que pagan los productores informales es 28.0% menor que el que pagan los productores formales (5 003 pesos contra 6 154 pesos),¹⁰ pero la diferencia en salario por hora se reduce a 18%: esto se debe a que los trabajadores de productores formales reportan más horas semanales trabajadas que los que laboran para productores informales (57 horas versus 52). El número de posibles violaciones a las condiciones laborales (prestaciones no cumplidas) que cometen los productores informales es casi 4.8 veces más que el número de violaciones que cometen los productores formales (1.60 contra 0.24 prestaciones no cumplidas), lo que demuestra una exposición al riesgo de los trabajadores que laboran para los primeros. La proporción de trabajadoras es muy similar, pero la de trabajadores agrícolas indígenas que laboran con productores informales es casi el doble de la proporción de los que laboran con productores formales (39.2% contra 24.5%). La proporción de trabajadores con baja escolaridad es similar en ambos grupos (28% en los no registrados y 25% en los registrados). Estas diferencias denotan que, comparando los grupos de jornaleros, aquellos que trabajan para productores informales muestran un poco más de acumulación de desventajas que aquellos que trabajan para productores formales.

Resultados

Los resultados del modelo de vulnerabilidad laboral para el componente salarial se muestran en la Tabla 4. La variable dependiente es el logaritmo del salario mensual, lo cual quiere decir que un cambio unitario en la variable explicativa produce un cambio en puntos porcentuales de la variable dependiente.

Se observa que, a mayor edad, el salario mensual aumenta su logaritmo y que el coeficiente de 0.0399 implica que por cada año adicional el ingreso mensual aumenta 3.99 puntos porcentuales. Sin embargo, el coeficiente de la edad al cuadrado es negativo (-0.0005), lo cual significa que en un punto determinado de la edad el ingreso mensual empezará a decaer: mediante ambos coeficientes se detecta que esto sucede casi a los 42 años, pues al ser el empleo de jornalero un trabajo que requiere un gran esfuerzo físico es normal que a los 42 años (por lo general, el jornalero empieza a los 18 años) ya se tenga un agotamiento de más o menos 24 años.

En el caso de las variables que se refieren a las desventajas, se observa que el hecho de ser mujer reduce en 28.9 puntos porcentuales el salario mensual respecto al salario de los hombres, lo cual indica desventaja por género. Las personas indígenas no presentan una desventaja sino una ventaja respecto al salario con una magnitud de 25.9 puntos porcentuales. Con la finalidad de saber si hay una mayor desventaja para las mujeres indígenas, se incluyó una variable de interacción entre la variable mujer e indígena (se multiplican ambas). Se verifica que la interacción es positiva: demuestra que las mujeres indígenas tienen menor desventaja que las trabajadoras no indígenas, algo que puede deberse a una mayor experiencia de las jornaleras indígenas en las labores de cosecha, lo que no puede generalizarse a todo el ciclo o a todo tipo de unidades agrícolas. Sin embargo, las mujeres indígenas tienen 8.9¹¹ puntos porcentuales de ingreso menos que los hombres indígenas. En cuanto a la escolaridad, las personas con baja educación tienen 91.0 puntos porcentuales menos de ingreso mensual que las personas con primaria completa o más, resultado que sorprende porque sugiere que la escolaridad es un factor determinante para los salarios en el trabajo agrícola, hecho similar al que consignan los estudios laborales sobre el trabajo no agrícola. Se observa también que los trabajadores que laboran con productores informales tienden a tener salarios más altos que los trabajadores que laboran con productores formales; también que los trabajadores que tienen contrato firmado tienden a ganar menos. Esto puede deberse a que los productores informales pueden ofrecer salarios más altos en detrimento de ofrecer prestaciones laborales.

Una vez que se tiene el modelo de determinantes del logaritmo del ingreso salarial, se estima la vulnerabilidad salarial de acuerdo con el procedimiento descrito antes. La Tabla 5 muestra los resultados de los grados de vulnerabilidad para cada categoría o desventaja acumulada. Se aprecia al final de ella que la vulnerabilidad general es de 0.2673, lo que significa que 26.7% de toda la muestra es vulnerable a tener salarios por debajo del mínimo, cifra que contrasta con 4.3% de la muestra que tiene salarios iguales o por debajo del mínimo. Con el fin de ver el efecto de la desventaja de ser mujer en la vulnerabilidad a salarios bajos, se compara la vulnerabilidad diferenciada por género.¹² Se observa que las mujeres son 7.5 puntos porcentuales más vulnerables que los hombres, lo cual demuestra que ser mujer es una condición susceptible de tener salarios más bajos que los de los hombres. Cuando se diferencia la vulnerabilidad en la variable de indígena, se observa una diferencia significativa positiva, lo cual denota una ventaja y no una desventaja.

Modelando la desventaja de baja escolaridad, se ve que las personas que pertenecen a esta categoría son 25.8 puntos porcentuales más vulnerables que aquellas que completaron primaria o más. Al comparar el género, primero se consideraron a los no indígenas y después a los indígenas, y se aprecia que las mujeres no indígenas tienen 7.9 puntos porcentuales más altos de vulnerabilidad que los hombres no indígenas. En el grupo de los indígenas, la vulnerabilidad de las mujeres es también de 5.9 puntos porcentuales más alta que la de los hombres.

En relación con la variable de vulnerabilidad en las condiciones laborales (lo que es equivalente al número de posibles violaciones laborales), en la Tabla 6 se puede ver la regresión. La variable dependiente es una variable de recuento que toma valores de entre cero y dos (solo números naturales), donde la persona con acceso pleno a prestaciones tiene valor de cero y la persona que no tiene acceso a ninguna prestación tiene valor de dos. Al ser un modelo de estimación no lineal, los coeficientes de regresión no se pueden leer como en la regresión de vulnerabilidad laboral. Lo que se hace es observar el signo y después se obtiene la estimación del número predicho de posibles violaciones laborales, que indica la vulnerabilidad de los trabajadores manifiesta en condiciones laborales, evaluados en la media de las variables explicativas. Para ello se estimó un modelo de regresión de variable de recuento, o sea, un modelo Poisson. A partir de los resultados del modelo, se estimaron los efectos marginales para obtener el número predicho de violaciones laborales de acuerdo con los valores específicos de las variables explicativas.

Considerando el coeficiente de la edad, que es negativo, se observa que los trabajadores jóvenes sufren más violaciones laborales que aquellos que tienen más edad. El coeficiente negativo de esta indica que hay un punto de la edad en la que esta tendencia cambia. En este modelo el cambio ocurre más allá de los 40 años. En palabras llanas, el trabajador puede exponerse a violaciones laborales a lo largo de buena parte de su vida laboral.

Los años de antigüedad con el patrón reducen el número de violaciones laborales. El hecho puede deberse a que los patrones buscan favorecer la permanencia del trabajador mediante mejores condiciones de trabajo (algunos productores han comentado que enfrentan, sobre todo en la época de la cosecha, que es de trabajo intensivo, escasez de jornaleros, aunque en la presente investigación no tiene un efecto significativo en términos estadísticos). En lo concerniente a las variables de desventaja, se observa que ni la variable de mujer ni la de indígena son significativas. La única que lo es, en términos estadísticos, es la de baja escolaridad. Por eso está asociada con exposición a peores condiciones laborales.

La variable que sí marca una diferencia en cuanto al riesgo de padecer violaciones laborales, es la de trabajar para un productor informal, pues el coeficiente de esos jornaleros es positivo y muy alto, lo cual implica que están más expuestos a sufrir violaciones de condiciones laborales (son más vulnerables) que aquellos jornaleros que trabajan para productores formales.

A partir de las estimaciones del modelo de violaciones laborales, se obtienen los valores predichos del número de violaciones que aparecen en la Tabla 7.

Teniendo en cuenta el total de la muestra, se observa que el número esperado (o predicho) de violaciones laborales contra los trabajadores es menor a 1 (0.3690). Cuando se incluyen en la estimación a cada una de las desventajas (su presencia o no en el individuo), se pueden ver algunas diferencias en el número esperado de violaciones laborales. En las mujeres, se observa que tienen casi el mismo número de violaciones laborales (0.38) que los hombres (0.36). Los indígenas tienden a sufrir menos violaciones laborales que los no indígenas, pero la diferencia es muy pequeña: 0.35 para los indígenas y 0.37 para los no indígenas.¹³ La única desventaja que afecta el número esperado de violaciones laborales es la escolaridad baja, porque las personas con primaria incompleta tienen un número esperado de violaciones laborales de 0.44. Este contrasta con el 0.34 de las personas que tienen al menos primaria incompleta. Por eso la acumulación de desventajas no tiene un efecto tan fuerte en la vulnerabilidad laboral.

Por otro lado, debido a la gran diferencia por tipo de productor, se calculó la vulnerabilidad en condiciones laborales considerando esa variable. La diferencia es muy amplia entre los trabajadores que laboran para productores informales (los cuales reportan 1.52 violaciones laborales) y los que trabajan para productores formales (0.27 violaciones laborales). Es decir, la diferencia entre ambos es casi seis veces. Cuando la persona presenta las tres desventajas, su valor esperado de violaciones es de 0.43, lo cual solo es más alto que el de las personas que no presentan ninguna de las tres desventajas (0.35), lo que denota que, en efecto, la acumulación de desventajas aumenta la probabilidad de sufrir más violaciones laborales.

Por último, solo para aquellas personas que tienen las tres desventajas se comparará el número esperado de violaciones laborales diferenciando por tipo de productor para el que trabajan. Las personas con tres desventajas que trabajan para productores formales tienen un número de violaciones esperadas de 0.32, mientras que las personas que tienen ese mismo número de desventajas pero que trabajan con productores informales, tienen 1.79 de violaciones esperadas, esto es, 5.6 veces más que las predichas para los trabajadores de los primeros. Se puede concluir que en cuanto a la vulnerabilidad laboral, expresada en malas condiciones de trabajo o violaciones laborales, la acumulación de desventajas no tiene un efecto considerable. Sin embargo, el hecho de trabajar para productores informales aumenta el número esperado de violaciones laborales en comparación con el hecho de trabajar para productores formales.

Una pregunta que surge es cómo se relacionan las dos variables de vulnerabilidad laboral. En otras palabras, si existe algún grado de asociación (en términos estadísticos) entre ellas y, si esto se da, en cuál dirección es.

Para medir dicha asociación se hizo mediante un coeficiente de correlación entre ambos tipos de vulnerabilidad. La correlación entre ambos es negativa para toda la muestra (-0.16), pero es casi cero para los trabajadores que laboran para productores formales (0.01) y negativa para los que trabajan para productores informales (-0.10). Una correlación casi nula implica que sufrir vulnerabilidad salarial no implica vulnerabilidad en las condiciones laborales, tal como ocurre en el caso de los trabajadores con productores formales. La correlación negativa en el caso de los productores informales da cuenta de que sus trabajadores presentan un alto número esperado de violaciones laborales pero una menor probabilidad de vulnerabilidad salarial.

Conclusiones

El objetivo de esta investigación fue modelar la vulnerabilidad laboral expresada a través del riesgo de bajos salarios y de sufrir condiciones laborales adversas para un grupo de trabajadores agrícolas que laboran en cultivos de exportación. Usando los conceptos de vulnerabilidad y acumulación de desventajas en los jornaleros agrícolas, se analizó cómo esta puede tener un efecto en la vulnerabilidad laboral diferente según el tipo de productor para el que se trabaje. La estimación de la vulnerabilidad en el componente salarial tuvo en cuenta el procedimiento que desarrollaron ^{Chaudhuri et al. (2002)}. Para el otro componente se empleó un modelo de datos de recuento. Los resultados demuestran, para el caso de la vulnerabilidad en el componente salarial, que las desventajas de ser mujer, o de tener baja escolaridad, hacen que estas personas sean más susceptibles de tener bajos salarios que los hombres, los no indígenas o las personas con educación primaria o más. Cuando se consideran al mismo tiempo las desventajas de ser mujer e indígena, se obtiene una vulnerabilidad mayor que la de los hombres indígenas. Los resultados generales de la vulnerabilidad salarial son 26% de la muestra, lo que contrasta con claridad con 4% de los trabajadores que reportan salarios por debajo del mínimo. Por eso la vulnerabilidad es una medida ex ante del riesgo de caer en una situación de salario bajo para estas personas. Puede ayudar a establecer una política pública que reduzca un riesgo que puede tener graves consecuencias, como el empobrecimiento del hogar.

Por otro lado, también se estimaron los determinantes de la vulnerabilidad en cuanto a condiciones laborales (que es lo mismo que modelar las violaciones a condiciones laborales, como no tener un contrato laboral firmado ni derechohabiencia a la salud). Los resultados arrojan que la acumulación de desventajas es decisiva en el número de violaciones laborales predichas, pero es mucho más importante, como determinante de vulnerabilidad, el tipo de productor para el que labora el trabajador agrícola.

Es importante señalar que hay una correlación negativa entre la vulnerabilidad salarial y la vulnerabilidad laboral (coeficiente de 0.10) en los trabajadores de productores informales. En otras palabras, los trabajadores de estas empresas que sufren vulnerabilidad salarial tienden a tener mejores condiciones laborales, como es el caso de Guanajuato, estado que presenta la mayor vulnerabilidad salarial de las entidades (36%), a pesar de que los salarios promedios que paga son los más bajos. Sin embargo, es la entidad federativa que menos violaciones laborales predichas presenta (0.65 o un 13%, frente a 40% de toda la muestra). A partir de los resultados, se puede decir que los productores formales ofrecen salarios bajos porque lo compensan otorgando prestaciones laborales, así que el costo de las prestaciones lo pueden financiar como un impuesto a los salarios, de modo que les pagan menos que si no ofrecieran las prestaciones.

Debido al trabajo de campo que el autor de este artículo realizó en varios municipios de Jalisco, Michoacán y Sinaloa,¹⁴ ha podido constatar que los jornaleros jóvenes que empiezan trabajando con productores formales deciden cambiar de unidad productiva para trabajar con productores informales que no les ofrecen prestaciones laborales, pero sí un mejor salario a destajo. Esto implica que ciertos jóvenes pueden tomar el riesgo de ser trabajadores informales, en especial cuando se pagan mejores salarios, como en el tiempo de cosecha de las berries o en el de la caña de azúcar. Por el contrario, los trabajadores de edades cercanas al retiro prefieren trabajar con productores formales porque les interesan las prestaciones de salud, lo que da cuenta de que la aversión al riesgo en los jornaleros agrícolas en cultivos de exportación aumenta con la edad.

Las limitaciones del estudio podrían ser el uso de estimaciones de vulnerabilidad de un solo periodo, lo que podría cuestionar la validez estadística si hubiera encadenamientos de los errores del modelo en el tiempo (es decir, autocorrelación). La estimación podría tener un sesgo de variables omitidas si existiera alguna que fuera un determinante fundamental del modelo y no esté incluida en este, pero una manera de controlar la heterogeneidad es mediante la modelación de efectos fijos geográficos (la inclusión de las variables de entidad federativa). A pesar de ello, las estimaciones que se obtuvieron dan cuenta de un primer paso en la medición de la vulnerabilidad mediante el uso de métodos estadísticos y encuestas representativas. Este ejercicio de modelar de forma estadística las desventajas es inédito en México y más para el sector agrícola. En otras investigaciones lo que se ha estimado es la vulnerabilidad a la pobreza o al cambio climático. Los resultados de este análisis son una contribución al conocimiento de la vulnerabilidad y de los grupos sociales que sufren desventajas por su condición de género, afiliación étnica o acceso a la educación.

Las recomendaciones que se pueden derivar del artículo van en el sentido de que es necesario medir la vulnerabilidad laboral de los trabajadores asalariados, enfatizando aquellos que tienen las ocupaciones más precarias, como los jornaleros agrícolas. Para ello es fundamental contar con encuestas, representativas a escala nacional, acerca de las condiciones laborales de los jornaleros agrícolas y con información sobre las unidades productivas. El fin es tener un buen diagnóstico del problema para diseñar políticas públicas adecuadas para esos trabajadores.