Introducción

En años recientes, la tasa de desempleo en nuestro país se ha mantenido por debajo de los cinco puntos porcentuales, no obstante, dicha cifra esconde problemas estructurales presentes en el mercado laboral. El más emblemático tiene que ver con el tamaño del empleo informal, el cual supera el 60% del total del empleo generado en México. El empleo informal no solo precariza la situación laboral de los trabajadores al no contar con seguridad social, sino también afecta a la hacienda pública al dejar de percibir una cantidad importante de ingresos tributarios. De acuerdo con la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) solo se recauda el 30% de los impuestos en el país (^{San Martín et al., 2017}).

La informalidad impacta principalmente a los grupos vulnerables, en especial a los jóvenes. Según ^{OIT (2015)} en América Latina alrededor del 55% de los jóvenes cuentan con un empleo informal. En México, cerca del 30% entre 15 y 29 años cuenta con un empleo de este tipo. Más aún, cuando se tiene una población que ronda los 127 millones de personas, donde el estrato más numeroso es el de los jóvenes con alrededor de 31.4 millones de personas (^{INEGI, 2020}), resulta trágico no garantizarles un empleo formal que les proporcione mejores expectativas de vida en el mediano y largo plazo.

La presente investigación tiene como propósito identificar el efecto de variables como el género, el ingreso, la educación, la tasa de presión laboral y la edad, variables comúnmente expuestas en la literatura sobre el tema, en la decisión de los jóvenes (15 a 29 años) para elegir un empleo informal. Para lograr lo anterior, y con la finalidad de conocer si el efecto de las variables es similar en distintos periodos de tiempo y grupos encuestados, se emplea un modelo econométrico de datos de panel con efectos fijos con información trimestral de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE) desde el 2005 al 2019. Se emplea dicha técnica econométrica con la finalidad de observar un efecto constante en distintos periodos de tiempo y a distintos individuos, ya que al emplear una encuesta de corte transversal como lo es la ENOE, no es posible estudiar al mismo individuo en años posteriores, por lo que la técnica empleada en la presente investigación soluciona el problema anterior. Los resultados indican que las mujeres son las más propensas a incluirse en las filas de la informalidad, así como el bajo nivel educativo, donde la probabilidad es de seis a uno de obtener un empleo informal al momento de egresar de la universidad como lo expone ^{Usla (2018)}, incluso y, por contradictorio que parezca, los resultados indican que niveles educativos altos no garantizan el empleo formal entre la población joven. Lo mismo sucede con la edad, pues la probabilidad de inserción laboral en dicho sector se incrementa conforme la población envejece.

El documento se estructura de la siguiente manera. En la primera sección se muestran las diferencias conceptuales que subyacen a la informalidad con la finalidad de definir el problema en estudio. En la segunda sección se realiza el análisis descriptivo del mercado laboral mexicano, enfatizando el tema del empleo informal en el estrato juvenil. En el siguiente apartado, se hace una revisión de investigaciones empíricas que han estudiado las relaciones causales entre el empleo informal y sus determinantes en los jóvenes, asimismo, se caracteriza a los jóvenes con empleos informales en el país mediante análisis de microdatos de corte transversal a través de la Encuesta Nacional de Ingresos y Gasto de los Hogares (ENIGH) 2020. En la cuarta sección se presenta el modelo econométrico de datos de panel con efectos fijos, útil para medir las relaciones de causalidad entre el empleo informal juvenil y sus determinantes con población distinta a diferentes periodos (2005 al 2019) con datos provenientes de la ENOE. De igual manera, se especifican y definen las variables a utilizar; se hacen suposiciones sobre la restricción de los parámetros y se define la información a utilizar. En la quinta sección se realiza la estimación del modelo y se analizan los resultados obtenidos. Por último, se muestran las conclusiones alcanzadas por la presente investigación y las propuestas de investigaciones futuras sobre el tema.

I. Elementos teóricos y conceptuales de la informalidad laboral

Los primeros estudios formales sobre la informalidad hicieron su aparición en la segunda mitad del siglo pasado, siendo la Organización Internacional del Trabajo (OIT) y la Comisión Económica para América Latina (CEPAL) quienes más esfuerzo realizaron para abordar y profundizar en el estudio de los mercados informales en los países de América Latina. Una primera aproximación en la definición de economía informal la podemos encontrar en los estudios de Hart, él introduce una serie de elementos que le permiten distinguir la economía formal de la informal; identifica a la economía formal como aquella que brinda un empleo remunerado, mientras que en la economía informal son empleos generados por cuenta propia (^{Hart, 1973}). Para el año 1972 la OIT realiza una investigación en Kenia, para ello retoma algunas de las ideas que Hart había expuesto un año antes. El objetivo era abordar el problema del empleo en aquel país, así como sus causas. Dicha investigación aportó nuevos elementos en torno a la informalidad, así como estrategias para incrementar el empleo productivo.

Por su parte, ^{Tokman (2001)} señaló que tanto Hart como la OIT visualizaron en el sector informal elementos potenciales para lograr un patrón más adecuado de crecimiento con una mejor distribución del ingreso. Los autores mencionados llamaron “informal” a la manera como quienes, careciendo de un empleo bien remunerado, se las arreglan para producir o vender algún bien o servicio que les proporcione un ingreso. Es así como la OIT define a la economía informal como “todas las actividades económicas desarrolladas por los trabajadores y las unidades económicas que están insuficientemente cubiertas por sistemas formales o no lo están en absoluto” (^{OIT, 2015, p.2}).

Recientemente y, después de muchos esfuerzos, la informalidad debe concebirse bajo dos dimensiones principales, como sector y empleo informales¹. El primer caso hace referencia al tipo o naturaleza de la unidad económica, lo que se traduce en que la unidad opera con recursos provenientes de un hogar y no realiza un registro contable (^{INEGI, 2019}). La segunda dimensión se enfoca en la perspectiva laboral y trata todo trabajo efectuado sin registro institucional ni amparo legal. Esta última, es un mejor indicador de la informalidad y es empleada en la presente investigación, ya que capta información no solo de empresas informales, sino también de aquellas que están en la formalidad que contratan personal sin otorgarles acceso a seguridad social. Esta visión individual es más útil para medir el fenómeno de la informalidad, pues considera informal aquel trabajador que carezca de seguridad social, aunque trabaje para empresas formales. Cabe mencionar que, de acuerdo con la XVII Conferencia Internacional de Estadísticas de Trabajo (CIET), el empleo informal hace referencia a los empleos como unidades de observación, mientras que el sector informal hace lo propio respecto a las unidades de producción, es decir, a las empresas informales. “El empleo informal comprende el número total de empleos informales, ya se ocupen estos en empresas del sector formal, empresas del sector informal, o en hogares, o bien como el número total de personas que se desempeñan en empleos informales durante un período de referencia determinado” (^{OIT, 2003, p.2}).

I. Los jóvenes y el mercado laboral en México

La Gráfica 1 muestra como en los últimos 15 años la tasa de desempleo no ha superado los cinco puntos porcentuales en promedio en nuestro país. En el mismo gráfico se ilustra el comportamiento de la tasa de empleo, la cual en promedio se ubica en alrededor del 95%. Sin embargo, al realizar el análisis de la estructura del empleo es cuando se observan las fragilidades del mercado laboral mexicano. Dos ejemplos dan muestra de ello: el primero son los bajos salarios que reciben los trabajadores y en segundo, el empleo informal en el que se encuentra la mayoría de ellos.

Fuente: Elaboración propia con datos de ^{INEGI (2020)}.

Gráfica 1 Tasa de ocupación y desocupación con respecto a la PEA 

En años recientes se ha observado que los jóvenes con mayor grado de estudios son susceptibles a caer en la esfera del desempleo, en el año 2005 las personas con formación académica de media superior y superior alcanzaban una tasa del 31% de desempleo, mientras que los que contaban con primaria y secundaria llegaban a 21.5 y 35.6% respectivamente. Al finalizar el año 2019 prácticamente la mitad de los mexicanos desempleados poseían formación media y superior, los que contaban con primaria y secundaria presentaban tasas del 10.3 y 34.9 respectivamente (Gráfica 2). Esta situación afecta principalmente a la gente joven, quienes una vez que concluyen sus estudios universitarios se enfrentan a la encrucijada de un mercado laboral que nos les ofrece oportunidades, por lo que no les queda otra alternativa más que incursionar en la informalidad laboral.

Fuente: Elaboración propia con datos de ^{INEGI (2020)}.

Gráfica 2 Tasa de desempleo por grado académico 

En la última década, en promedio, la gente joven con un rango de edad de los 15 a los 24 años representa el 35% de las personas desempleadas, mientras que las que están en un rango de los 25 a los 44 años representan el 45%, si sumamos los dos estratos tenemos una cifra cercana al 80% (Gráfica 3). Esta situación constituye un problema que debe de preocupar a los responsables de las políticas públicas, regularmente los incrementos de la productividad y su materialización en la generación de riqueza (incremento del PIB nacional) proviene de los trabajadores jóvenes.

Fuente: Elaboración propia con datos de ^{INEGI (2020)}.

Gráfica 3 Desempleo por grupos de edad 

Uno de los saldos negativos que ha dejado el modelo económico en nuestro país es el relativo a la distribución de los ingresos, un alto porcentaje de la riqueza que se genera en el país se concentra en pocas manos. Del total de trabajadores que participan en el mercado de trabajo, alrededor del 60% perciben entre uno y tres salarios mínimos (SM), lo cual resulta inadmisible, son familias condenadas a vivir en alguna condición de pobreza (Gráfica 4). Es importante remarcar como para el año 2019 el porcentaje de trabajadores que percibían 1 SM y 2-3 SM se incrementaron en 3.9% y 3.8% respectivamente, mientras que los que ganaban entre 3-5 SM y más de 5 SM disminuyeron en 3.8% y 0.9% respectivamente. Para ser el primer año del sexenio las cifras son muy preocupantes, eso lo que estaría reflejando es una precarización de los trabajadores que se encontraban en una situación más o menos desahogada.

Fuente: Elaboración propia con datos de ^{INEGI (2020)}.

Gráfica 4 Porcentaje de ocupación por nivel de ingresos 

Un rasgo característico del mercado laboral en nuestro país tiene que ver con la fuerte presencia del empleo informal; al cerrar el año de 2019 la cifra alcanzó al 56.2% de los trabajadores. Lo anterior refleja una situación adversa en términos de políticas públicas enfocadas al mercado laboral, ya que, en más de una década, el avance en la creación de empleos formales no supera el 3% como lo muestra la Gráfica 5.

Fuente: Elaboración propia con datos de ^{INEGI (2020)}.

Gráfica 5 Evolución de la informalidad laboral en México, 2005-2019 

Es importante señalar que dicha situación no es exclusiva de México. La evidencia internacional demuestra constantemente que las mayores tasas de desempleo se ubican entre los segmentos más jóvenes de la población, los cuales optan por un empleo informal. Al 2013 el porcentaje de personas entre los 15 y 29 años en la informalidad era del 55.7% (^{OIT, 2004}). Al 2020 en América Latina y el Caribe existen 9.4 millones de jóvenes desempleados; 23 millones que no trabajan ni tampoco estudian y alrededor de 30 millones de ellos consiguen empleos informales (^{OIT, 2020}).

IV. Especificación del modelo econométrico

Para medir los efectos de las variables explicativas sobre el empleo informal de los jóvenes en México nos auxiliaremos de un modelo de datos de panel con efectos fijos². Se eligió este modelo por diversas razones. En primer lugar, proporciona información del comportamiento de una variable en observación a distintos periodos de tiempo bajo una base de datos de corte transversal. En segundo lugar, entrega un panorama más completo de la situación en estudio e interpreta mejor los cambios que experimentan las variables. Una última razón es que permite la eliminación de los sesgos generados al trabajar con datos desagrupados y los de una serie de tiempo, por el hecho de utilizar datos de corte transversal. Podemos definir a los datos de panel como “… un conjunto de observaciones de series temporales sobre una muestra de unidades individuales, es decir, un conjunto de individuos observados en distintos momentos de tiempo” (^{De La Rosa, 2016}).

De acuerdo con ^{Stock y Watson (2012)}, el modelo cuenta con observaciones de corte transversal i=1, …,  N y observaciones de series temporales t=1, …,  T, en este caso son trimestres para el presente estudio. Dependiendo del número de observaciones temporales se puede diferenciar entre los diferentes tipos de datos de panel. Para el caso del modelo de empleo informal en los jóvenes se trata de un campo aleatorio debido a que cuenta con numerosas observaciones temporales y un elevado número de individuos. Por ello, la especificación general de un modelo de regresión con datos de panel es la siguiente:

Donde:

Es usual interpretar los modelos de datos de panel a través de sus componentes de errores. El término de error Uit que puede descomponerse de la siguiente manera:

Donde:

Como el modelo de datos de panel tiene diferentes efectos inobservables y, gracias a que se pueden estimar de manera matricial o escalar, se puede decir que es un modelo de errores compuestos, de ahí los efectos fijos. El modelaje con efectos fijos se emplea en el presente estudio por la necesidad de realizar el análisis de diferentes individuos en diferentes periodos de tiempo t. Este modelo de estimación se rige bajo el supuesto de la existencia de heterogeneidad transversal inobservable en el tiempo y correlacionada con los regresores. Donde i es tratado como parámetro adicional que representa un término independiente para cada individuo del panel³. A este modelo se le conoce también como Modelo de Mínimos Cuadrados de Variables Ficticias (MCVF). A continuación, se muestra la expresión en forma matricial:

Con la ecuación 3 se puede estimar β y los parámetros de interés por mínimos cuadrados Ordinarios (MCO), es decir, se obtienen a partir de transformaciones del modelo que elimina los efectos individuales a través de la siguiente expresión:

Debido a que el modelo por M- conserva los parámetros de interés β y elimina los efectos individuales, el modelo se puede expresar como:

La ecuación 5 ayuda a obtener el estimador por MCO de β que, en este caso será representado por la ecuación 6:

El estimador β~ es llamado estimador de intragrupos. La consistencia de este estimador es cuando T es fijo y N → ∞, por lo que no depende de la especificación de ηi, debido a que los efectos siempre se eliminan debido a la transformación del modelo. Es importante mencionar que lo que garantiza la consistencia del estimador son las variables exógenas x'it con respecto a εit. Sin embargo, este procedimiento tiene una limitación y es que si las variables no varían en el tiempo x'it al calcular las desviaciones respecto a las medias temporales, éstas desaparecerán del modelo. Para el caso de efectos aleatorios, se guía a través del supuesto que ηi recoge los efectos no observables de cada individuo, mientras que se supone que el agente no varía en el tiempo y se encuentran no correlacionadas con los regresores. Para especificar el modelo se parte de la forma escalar representada por la ecuación 7 que se expone a continuación:

Como menciona ^{De La Rosa (2016)} lo característico de este modelo es que i pasa a formar parte del término de error, por lo que la expresión se modificaría de la siguiente manera:

Concluyendo que es preferente utilizar el modelo de efectos aleatorios en el caso de que no haya correspondencia entre ηi y x'it debido a que el estimador, de acuerdo con ^{Balestra y Nerlove (1966) 4} es consistente y eficiente, también conocido como MCG, así como el estimador intragrupos. Tomando en cuenta todos los elementos señalados anteriormente, la especificación general del modelo queda representada por la ecuación 9.

Donde:

Por último, las restricciones de los parámetros vienen definidas de la siguiente manera:

V. Estimación y análisis de resultados

La estimación del modelo con múltiples variables de corte transversal y efectos fijos contempló 666,369 observaciones con una R cuadrada de 0.98. Los resultados se muestran en la Tabla 2.

En el caso del género, los resultados indican una tendencia mayor de las mujeres jóvenes a elegir empleos informales. En el caso del ingreso, el signo muestra que la relación entre ingreso por hora es negativa con la informalidad. Es decir, a medida que los individuos jóvenes ganan más o perciben un ingreso mayor por hora trabajada tienden a colocarse en la formalidad, lo cual concuerda con la literatura sobre el tema expuesta líneas arriba. Sin embargo, en la edad no sucede así, sino más bien, muestra una relación positiva. En otras palabras, a mayor edad, mayor informalidad. En el caso de la educación se aprecia un efecto positivo, es decir, si cuentan con mayor educación los individuos tienden a ser más informales, lo cual apoya el supuesto de ^{Levy y Székely (2016)} comentado con anterioridad.

De las 666,369 personas analizadas que se encuentran dentro de la informalidad, el modelo estimó que solo 42,024 buscaron trabajo, es decir que, se puede concluir que más del 90% de las personas inmersas en la economía informal se encuentran conformes estando dentro de ese estrato y que, por ende, no harían un cambio en su ocupación, sea porque los satisface o no existen incentivos para obtener un empleo formal (salario o prestaciones). En cuanto a los resultados del efecto de la informalidad en los jóvenes a diferentes periodos de tiempo, se observa que los jóvenes fueron más propensos a caer dentro del sector informal en el año 2014 (Tabla 3).

En efecto, la estimación indica que el mayor cúmulo de jóvenes en la informalidad se encuentra en el primer trimestre del año 2014 con 28,988 jóvenes dentro de la informalidad, seguidos por el segundo trimestre del mismo año y por el cuarto trimestre del año 2015 con 28,718 personas, es importante destacar que el nivel más bajo es en el primer trimestre del año 2018, sin embargo, representan 26,648 jóvenes dentro de la informalidad mostrando ser el 4% de la población en general. Es preocupante el número de los jóvenes dentro de la informalidad porque en todos los años estudiados, las cifras siempre se encuentran dentro del rango de 4% a 4.4%, lo cual denota que las variables empleadas en el modelo son causales estructurales del mercado laboral mexicano que inciden en la decisión de los jóvenes de optar por un empleo informal por las razones antes expuestas.

Conclusiones

En años recientes poca o nula atención se le ha puesto al mercado laboral en nuestro país, las bajas tasas de desempleo que anuncian las cifras oficiales esconden problemas estructurales. Para el año 2019, del total de personas empleadas el 56% de los trabajadores en promedio se encontraban en empleos informales, lo que precariza su situación laboral y debilita la economía de sus hogares. Más aún, las bajas tasas de crecimiento económico que ha presentado la economía mexicana durante más de tres décadas no han impactado favorablemente en el empleo formal de calidad y bien remunerado, sino más bien, lo que ha fomentado es el crecimiento del empleo informal como una válvula de escape para la población trabajadora del país. En este contexto, los jóvenes suelen ser de los grupos más afectados por un deterioro de los mercados laborales y tornarse una presa fácil de la informalidad laboral.

La presente investigación arroja resultados interesantes sobre el comportamiento de los jóvenes en la informalidad, se observó que, por contradictorio que parezca, en la medida que los jóvenes tienen mayores niveles de escolaridad, no les garantiza un empleo formal y bien remunerado, donde incluso, a mayor escolaridad mayor probabilidad de ser informal. Otro factor importante en la incorporación de los jóvenes al mercado laboral es la edad, el ejercicio econométrico indicó que los jóvenes son más propensos de insertarse en el mercado laboral formal conforme la edad se incrementa hasta llegar a un punto de inflexión, donde su inserción disminuye y deciden entrar al mercado informal, mostrando una posible relación entre la edad y la experiencia. Un punto importante a resaltar es la brecha existente entre mujeres y hombres, la cual sigue siendo notoria a pesar de los paradigmas que se han roto a través de los años, pues el simple hecho de ser mujer implica el tener mayor probabilidad de ser una trabajadora informal a dicho rango de edad, mostrando que las oportunidades no son equitativas entre los diferentes géneros lo cual es interesante, pues diversos estudios indican que los hombres son más propensos a ser informales, sin embargo, la situación cambia entre los jóvenes, donde las mujeres son más propensas a optar por un empleo informal.

La intervención del Estado mediante las políticas públicas es esencial para impedir que los jóvenes se inserten en la informalidad laboral. En nuestro país, el empleo y la integración social de los jóvenes deben de colocarse en la agenda de prioridades. Es evidente que políticas aisladas no funcionan, debe de existir una buena articulación de las distintas políticas (fiscal, laboral, educativa e industrial, entre otras) y claro, los receptores deben de ser en primera instancia la población joven. Por lo que mejorar sus condiciones es un instrumento potencialmente poderoso para debilitar y evitar la transmisión intergeneracional de la pobreza y disminuir la desigualdad; dos problemas estructurales que no hemos podido erradicar.