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, ..... X_k la ecuación general (o función logística) es:

Donde: β_1, β₂ β_3…. β_k= 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 (β_t=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:

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:

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.