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Revista mexicana de ciencias agrícolas

versión impresa ISSN 2007-0934

Rev. Mex. Cienc. Agríc vol.8 no.2 Texcoco feb./mar. 2017

https://doi.org/10.29312/remexca.v8i2.63 

Nota de investigación

Emigrantes internacionales mexicanos inmersos en el sector agropecuario: un análisis probabilístico

Niceforo Delgadillo Aguilar1  § 

Luis Eduardo Chalita Tovar1 

Gustavo Ramírez Valverde1 

1Economía-Colegio de Postgraduados. Carretera México-Texcoco, km 36.5. Montecillo, Estado de México, México. CP. 56230. (chalita@colpos.mx; gramirez@colpos.mx).


Resumen

La crisis en el sector agropecuario mexicano tiene entre sus múltiples consecuencias la emigración internacional. El objetivo del presente estudio fue determinar los factores que influyen en la probabilidad en que los emigrantes internacionales estén inmersos en el sector agropecuario mediante un modelo de regresión logística binaria, además de describir el perfil sociodemográfico y laboral de manera histórica de 2005 a 2014 y así proponer políticas agrícolas y migratorias que ayuden resarcir el fenómeno. Para ello, se utilizó como insumo la información proveniente de la construcción de paneles de la encuesta nacional de ocupación y empleo (ENOE). Los resultados muestran que la mayoría de los emigrantes pertenecen al sector agropecuario y que al llegar a Estados Unidos se ocupan de actividades no agropecuarias. Al contrastar las características sociodemográficas y laborales entre emigrantes agropecuarios y no agropecuarios se revela la precariedad en que viven ambas poblaciones, acentuándose con mayor fuerza en los agropecuarios. El mejor modelo estimado muestra que el varón, vive en localidades menores a los 2 500 habitantes, tener hasta 9 años de escolaridad, encontrarse en la informalidad laboral y recibir hasta dos salarios mínimos, son los factores que mejor describen a un emigrante que perteneció al sector agropecuario.

Palabras clave: ENOE; modelo estimado; perfil sociodemográfico y laboral; regresión logística binaria

Abstract

The crisis in the Mexican agricultural sector has, among its many consequences, international emigration. The objective of the present study was to determine the factors influencing the probability that international migrants are immersed in the agricultural sector through a binary logistic regression model, as well as to describe the sociodemographic and labor profile in a historical way from 2005 to 2014 and thus propose agricultural and migratory policies that help to compensate the phenomenon. For this purpose, was used as the main input the information obtained from the construction of panels of the national survey of occupation and employment (ENOE). The results show that the majority of the emigrants belong to the agricultural sector and that when arriving in the United States they tend to engage in non-agricultural activities. Contrasting socio-demographic and labor characteristics among agricultural and non-agricultural emigrants reveals the precariousness in which both populations live, accentuating themselves with greater force in the agricultural sector. The best estimated model shows that being a male, living in localities less than 2 500 inhabitants, having up to 9 years of schooling, being in informal work and receiving up to two minimum wages, are the factors that best describe an emigrant who belonged to the agricultural sector.

Keywords: binary logistic regression; ENOE; estimated model; socio-demographic and occupational profile

Las migraciones constituyen un fenómeno demográfico sumamente complejo que responde a causas diversas y muy difíciles de determinar. En México como resultado de los cambios políticos, económicos y sociales acontecidos durante las últimas décadas han configurado un nuevo entorno para el sector agropecuario. Estos cambios aunado a la falta de políticas públicas de apoyo hacia el campo, ha favorecido la ampliación de la brecha de la pobreza provocando una profunda desigualdad social y teniendo entre sus múltiples consecuencias la emigración internacional, principalmente hacia Estados Unidos. Los emigrantes internacionales del sector agropecuario constituyen uno de los temas menos estudiados y comprendidos, no existen estadísticas específicas ni un análisis profundo sobre las consecuencias que este fenómeno genera. En este contexto, el objetivo de esta investigación es presentar un análisis que permita vislumbrar la situación general en la que se encuentran los emigrantes internacionales que estaban trabajando en el sector agropecuario en México, justo antes de su huida a Estados Unidos, y a partir de un modelo de regresión logística binaria, ofrecer un acercamiento a los factores que influyen en la probabilidad de que los migrantes internacionales hayan estado ocupados en el sector agropecuario.

La fuente de información para el estudio proviene de la ENOE, que elabora el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), de la cual se puede obtener información de carácter sociodemográfico, ocupacional y laboral a nivel nacional. La información de la ENOE se obtiene a través de paneles traslapados en el cual un mismo hogar se le da seguimiento hasta por cinco trimestres, y en cada trimestre se rota cerca de 20% de los hogares participantes en la muestra. Al integrar la información de dos panales contiguos de un mismo hogar se puede identificar a los ausentes en el hogar, y con el apoyo de las preguntas sobre el país de nacimiento y el destino del ausente, se puede crear un subgrupo de personas que son los emigrantes internacionales.

Can base a ésta metodología, fue posible estimar las tasas brutas de migración internacional desde el primer trimestre de 2005 hasta el primer trimestre de 2015. La Figura 1, muestra los promedios anuales. Debido a que el número de mexicoamericanos (los nacidos en Estados Unidos de padres mexicanos) son un número considerable, se decidió omitirlos y tomar en cuenta sólo a los nacidos en México. De acuerdo con las cifras de la ENOE, tanto el número de emigrantes como el de inmigrantes mexicanos se han reducido en la última década. Incluso antes de la crisis económica de 2008 se presentó una reducción en el volumen de emigrantes mexicanos internacionales; no obstante, es evidente que fue a partir de ese año que la reducción ha sido mayor de forma que en 2005, por cada diez mil residentes habituales en nuestro país se contabilizaron 109 salidas por cambio de residencia al extranjero, en 2009 la tasa se redujo a más de la mitad y para 2014 a menos de una tercera parte (Figura 1).

Fuente: elaboración con base a la metodología de estimación de migrantes internacionales del INEGI.

Figura 1 Emigrantes e inmigrantes internacionales nacidos en México, 2005-2014 (tasas).  

Lo que llama la atención, y objeto de ésta investigación, es que a lo largo del periodo 2005-2014, el mayor porcentaje de emigrantes internacionales que se encontraban ocupados en México, pertenecían al sector agropecuario (Figura 2).

Fuente: elaboración con base a la metodología de estimación de migrantes internacionales del INEGI.

Figura 2 Emigrantes mexicanos ocupados según sector de actividad económica, 2005-2014 (%).  

Sin embargo, cuando los migrantes llegan a Estados Unidos la gran mayoría se ocupa en la construcción, o en la hostelería y esparcimiento, el sector agropecuario sólo alcanza 4.8% y 4.9% en los años 2013 y 2014 respectivamente (CPS, 2014) (Figura 3).

Fuente: elaboración a partir de estimaciones de la current population survey (CPS), suplemento de marzo 2005-2014.

Figura 3 Migrantes mexicanos ocupados en Estados Unidos, según actividad económica, 2005-2014.  

Estimaciones propias a partir de la ENOE indican que la mayoría de los emigrantes internacionales que pertenecían al sector agropecuario a lo largo del periodo 2005-2014 son hombres (97.6% en promedio); en contraste, los emigrantes inmersos en otro sector el porcentaje de hombres disminuye (84.1%), la mayoría de los migrantes agropecuarios son más jóvenes que los no agropecuarios, tienen en promedio 29 y 30 años respectivamente. Así también, la mayor proporción de emigrantes agropecuarios se concentran principalmente en comunidades pequeñas (menos de 2 500 habitantes) con un promedio de 76.7% de la población, en cambio, los no agropecuarios se concentran en comunidades urbanas 75.4% en promedio. En cuanto al estado conyugal, en promedio 60% de los emigrantes agropecuarios están casados o en unión libre, porcentaje mayor a los no agropecuarios (53%).

Entre las características de los emigrantes agropecuarios destaca un aumento en nivel de educación de primaria (6 años de escolaridad) en 2005 a secundaria incompleta (7 años de escolaridad) en 2014, en el caso de los no agropecuarios también aumento el número de años estudiados de 9 a 10 años. Los migrantes agropecuarios tenían menos ingresos que los no agropecuarios, en promedio más de 85% tienen ingresos no mayores a dos salarios mínimos, de estos en promedio 41.2% no reciben ingresos, en cambio los migrantes no agropecuarios sólo 40.2% gana hasta dos salarios mínimos.

En cuanto al perfil laboral de los emigrantes agropecuarios destaca que es su mayoría son trabajadores subordinados no remunerados (40% en promedio), seguido por trabajadores por cuenta propia (29.2% en promedio), en contraste, la gran mayoría de los migrantes no agropecuarios son trabajadores subordinados no remunerados (73.3%). Asimismo, se observa que la distribución de la población ocupada por tipo de empleo (formal e informal) ha cambiado relativamente poco entre 2005 y 2014, arriba de 95% de los emigrantes agropecuarios están empleados en actividades informales, en cambio los migrantes no agropecuarios tiene en promedio un porcentaje menor de informalidad laboral (72%).

Para determinar los factores que determinan la probabilidad que un migrante internacional haya estado inmerso en el sector agropecuario, se utilizó un modelo logístico, debido que permite introducir una mezcla de variables categóricas y cuantitativas, se pueden calcular los parámetros de cuantificación de riesgo conocido en la literatura como “odds ratio” a partir de los coeficientes de regresión (β) de las variables independientes introducidas en el modelo y la variable dependiente (Y) es categórica, (binaria en nuestro caso), lo que simplifica la representación de fenómenos.

La regresión logística expresa la probabilidad de que ocurra el evento en cuestión como función de ciertas variables, que se presumen relevantes o influyentes. Si ese hecho que queremos modelizar o predecir lo representamos por Y (la variable dependiente), y las k variables explicativas (independientes y de control) se designan por X1, X2, X3, ..... Xk la ecuación general (o función logística) es:

PY=1=11+exp(-α-β1X1-β2X2-β3X3.βkXk

Donde: β1, β2 β3…. βk= son los parámetros del modelo; exp = denota la función exponencial. Esta función exponencial es una expresión simplificada que corresponde a elevar el número e a la potencia contenida dentro del paréntesis, siendo e el número o constante de Euler, o base de los logaritmos neperianos (cuyo valor aproximado a la milésima es 2.718) (Jay, 2008).

En el Cuadro 1 se hace una breve descripción de las variables que se utilizaron en el análisis. Los efectos de las variables explicativas sobre la probabilidad de pertenecer al sector agropecuario se analizan a través de un modelo logístico donde la variable independiente es dicotómica que toma el valor igual a uno sí el migrante pertenecía al sector agropecuario y cero si estaba en otro sector. De esta forma se busca estimar la probabilidad de que un emigrante internacional haya estado inmerso en el sector agropecuario. Para obtener los datos de los emigrantes, en primera instancia se fusionaron las bases del primer trimestre de 2013 al primer trimestre de 2015, después se realizó un ejercicio primario de asociación o independencia entre las variables explicativas y la variable dependiente con el objeto de explorar las asociaciones bi-variantes mediante un análisis de tablas de contingencia, esto permitió obtener de manera general, una idea de los efectos independientes de las distintas variables sobre la probabilidad de que un emigrante haya pertenecido al sector agropecuario antes de partir.

*= la región tradicional comprende: Aguascalientes, Colima, Durango, Guanajuato, Jalisco, Michoacán, Nayarit, San Luis Potosí y Zacatecas; la norte: Baja California, Baja California Sur, Coahuila, Chihuahua, Nuevo León, Sinaloa, Sonora y Tamaulipas; la centro: Distrito Federal, Hidalgo, México, Morelos, Puebla, Querétaro y Tlaxcala; y la sur-sureste: Campeche, Chiapas, Guerrero, Oaxaca, Quintana Roo, Tabasco, Veracruz y Yucatán (CONAPO, 2012).

Cuadro 1 Descripción de las variables independientes.  

Posteriormente se realizó un análisis para detectar posibles variables confundentes, para en su caso, ajustar o controlar, y así evitar que la relación principal entre las variables explicativas y dependiente sea espúrea. De la misma manera se realiza un análisis para detectar las variables que podrían ser modificadoras de efecto o de interacción en términos de incrementar o disminuir el efecto de la relación principal.

Habiendo hecho los análisis correspondientes se realizó la regresión logística con ayuda del programa estadístico IBM SPSS 19 (Valderrey, 2010). El método que se eligió es el de “hacia adelante” empleando el criterio de la razón de la verosimilitud para contrastar las nuevas variables a introducir o sacar del modelo. Se aportan tres medidas “resumen del modelo”, para evaluar de forma global su validez: la primera es el valor del -2LL y las otras dos son coeficientes de determinación (R2), parecidos al que se obtiene en regresión lineal, que expresan la proporción de la variación explicada por el modelo. Un modelo perfecto tendría un valor de -2LL muy pequeño (idealmente cero) y un R2 cercano a uno (idealmente uno) (Cuadro 2).

Cuadro 2 Resumen del modelo.  

Los datos sugieren que el modelo explicó 51% de la variabilidad del fenómeno estudiado que es suficiente por la complejidad del fenómeno y las limitaciones de la fuente. Posteriormente se muestra la prueba de ajuste global del modelo que se conoce como “prueba de Hosmer y Lemeshow” (Cuadro 3).

Cuadro 3 Prueba de Hosmer y Lemeshow para el modelo de los emigrantes.  

Lo que se desea en esta prueba es que no haya significancia (lo contrario a lo que suele ser habitual) pues la hipótesis nula es que el modelo propuesto se ajusta a lo observado. Por lo tanto, un p-valor superior a 0.05 implica que lo que observamos se ajusta suficientemente a la realidad.

Pol último se presentan las variables que se quedan en la ecuación, sus coeficientes de regresión con sus correspondientes errores estándar, el valor del estadístico de Wald para evaluar la hipótesis nula (βt=0), la significancia estadística asociada, y el valor de la OR (exp (B)) con sus intervalos de confianza (Cuadro 4).

Cuadro 4 Variables en la ecuación.  

Con estos datos podemos construir la ecuación de regresión logística:

P(Estado (sector agropecuario))=11+exp(6.606-2.186sexo-1.791localidad-0.79años de escuela-1.7ingreso-1.478(formalidad))

Con esta ecuación podemos predecir la probabilidad de tener el resultado (Y= 1) de “sector agropecuario”. Así, un individuo que sea hombre (sexo = 1), la localidad en la que radica sea menor de 2 500 habitantes (localidad= 1), el número de años de estudio sean menores a nueve (años de escolaridad= 1), su ingreso no sea mayor a dos salarios mínimos (ingreso= 1) y se desempeña en la informalidad laboral (formalidad= 1) tendría, según el mejor modelo estimado, una probabilidad de que el emigrante haya estado ocupado antes de partir:

P(Estado (sector agropecuario))=11+exp(6.606-2.1861-1.7911-0.791-1.71-1.4781(1)) =11+2.178-1.339= 11.262=0.792

Esta probabilidad predicha (como es mayor que 0.5) se clasificará como que el emigrante se asoció al sector agropecuario.

Las variables significativas en el mejor modelo estimado, reflejan la precariedad y mala calidad de vida que sustentan personas inmersas en sector agropecuario antes de emigrar.

Conclusiones

El modelo sugiere que para reducir la precariedad del emigrante del sector agropecuario, se debe de incrementar el nivel educativo, los ingresos monetarios y reducir la informalidad laboral. Asimismo, es indispensable generar las condiciones que permitan acelerar el crecimiento de la economía y la creación de más y mejores empleos, condición indispensable para aspirar a reducir las presiones migratorias y desalentar la emigración en el largo plazo.

Literatura citada

Census Bureau y B LS. 2014. Bureau of labor statistics, current population survey (CPS), suplemento ampliado. 2000-2014.. 55 p. [ Links ]

Escalante, R.; Catalán, H.; Galindo, L. y Reyes, O. 2007. Desagrarización en México: tendencias actuales y retos hacia el futuro. Documento de trabajo, México. 186 p. [ Links ]

Jay, L. D. 2008, Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias, Cengage Learning. 515-517 pp. [ Links ]

Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (INEGI). 2012. Migración internacional captada a través de la encuesta nacional de ocupación y empleo 2006-2010 ENOE: metodología y caracterización demográfica. INEGI. 1-9 pp. [ Links ]

Valderrey, S. P. 2010. Paquete estadístico para las ciencias sociales (SPSS) 17. Extracción del conocimiento a partir del análisis de datos, Alfaomega. 319 p. [ Links ]

Recibido: Enero de 2017; Aprobado: Febrero de 2017

§Autor para correspondencia: delgadillo.niceforo@colpos.mx.

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