Noción de informalidad laboral

La informalidad laboral es una problemática intrínseca de los mercados de trabajo de países en desarrollo (^{Fields, 2011}). En particular, en Colombia la falta de demanda de trabajo y el contraste de un exceso de fuerza de trabajo, por la migración rural-urbana, el desplazamiento y crecimiento demográfico, consolidaron los pequeños establecimientos, las formas de contratación por fuera de la legislación laboral, las actividades de rebusque, cuenta propia con muy bajos niveles de productividad, como una alternativa inmediata de generación de ingresos para subsistir (^{Sánchez, 2020}).

Múltiples aproximaciones a la mensurabilidad de la informalidad laboral se han planteado, con diferentes unidades de medida y criterios muchas veces arbitrarios. En esta investigación se consideró la aproximación planteada por la Conferencia Internacional de Estadísticos del Trabajo (^{Organización Internacional del Trabajo [OIT], 2003}), que distingue Empleo Informal del Empleo en el Sector Informal. El primero se enfoca en el tipo de relación laboral y en el cumplimiento de la normativa laboral (perspectiva institucionalista), y el segundo en las actividades económicas y su capacidad de acumulación (perspectiva estructuralista). Todas las estimaciones se realizaron considerando ambas perspectivas, sin embargo, por cuestión de espacio, y dada la cantidad de estimaciones a presentar para cada zona de Bogotá y su AM, se presentan todos los resultados y cómputos identificando el Empleo Informal, compuesto por:

Niveles de informalidad laboral

En Bogotá y sus alrededores, el 41.1% de los trabajadores es informal. En la Figura 1 se observan los niveles de informalidad por zonas; es de destacar que la información ilustrada indica el porcentaje de empleo informal respecto al total de trabajadores que habitan cada zona, ya que es frecuente que muchos de ellos no trabajen en la misma localidad en la que viven.

Fuente: elaboración propia con base en la EM17 (^{DANE, 2020}).

Figura 1 Tasas de informalidad por zona de Bogotá y su AM 

Brechas por informalidad. Metodología y resultados

La informalidad laboral no sólo es una problemática vinculada a la vulnerabilidad en la continuidad y seguridad en las actividades de trabajo, y la falta de protección derivada de los vínculos precarios en las relaciones laborales, también es una situación que restringe las condiciones de vida por los menores niveles de ingreso derivados de estas actividades.

En la Tabla 3 se presenta la tasa de informalidad, y las brechas observadas y estimadas en el ingreso laboral horario medio de formales e informales. En términos generales, se verifica lo que se observa en los niveles de ingreso y su desigualdad: las zonas con mayor ingreso y heterogeneidad de estratos presentan las brechas en remuneración observada por informalidad más altas.

En esta investigación se estiman las brechas individuales plateadas por ^{Jenkins (1994}), así como las estimadas para algunos países de América Latina en los estudios de ^{Beccaria y Groisman (2008}) y ^{Maurizio (2015}). Se estiman ecuaciones de ^{Mincer (1974}) corregidas por sesgo de selección a partir de la metodología en dos etapas de ^{Heckman (1979}). En este caso, se estiman por separado para formales e informales, por lo que la corrección de selección debe considerar que en cada estimación se omite a los ocupados formales o informales, según sea el caso, y a los no ocupados que potencialmente podrían estarlo. En consecuencia, en la primera etapa del procedimiento de Heckman, se estima un modelo Logit Multinomial como en [1], donde la variable dependiente es la probabilidad de que el individuo sea ocupado formal, ocupado informal o no ocupado (^{Pradhan y Van Soest, 1995}). El vector de covariables incluidas (s _i ) en esa estimación son edad, edad al cuadrado, variables categóricas de los niveles educativos, sexo, variables categóricas de la posición en el hogar, existencia de niños menores de 5 años, y existencia de niños y jóvenes entre los 5 y 15 años; variables que afectan la probabilidad de estar en alguna de las tres condiciones de actividad.

En la segunda etapa se incluye el inverso del cociente de Mills como una nueva variable dependiente en la ecuación de ingresos, estimada, siguiendo a ^{Lee (1983}), a partir de la función de densidad y de distribución acumulada, calculadas a partir de los resultados de [1]. De este modo, la segunda etapa es la estimación de la ecuación de ingresos [2]:

En este caso, la variable dependiente es el logaritmo del ingreso laboral horario, las independientes, las mismas incluidas en [1], más la antigüedad en la ocupación y λ^i, el cociente de Mills. Una vez estimadas las ecuaciones mincerianas para formales e informales, se computa el ingreso estimado de cada grupo, y adicionalmente el ingreso simulado de los informales como si fueran remunerados como formales; así, se estima la brecha individual que explica la magnitud de la potencial penalización del trabajador por ser informal. En [3] se ilustra la ecuación del ingreso laboral simulado para un trabajador infor mal, considerando tanto el vector de remuneraciones de los formales como el proceso de selección de éstos.

La brecha en remuneración individual [4] es la diferencia entre el ingreso laboral de informales y el que tendrían si fuesen remunerados como los trabajadores formales, como proporción de este último.

En la Figura 2 y la Tabla 3 se ilustran los niveles de las brechas en remuneración asociadas a informalidad por zona de Bogotá y sus alrededores. Los resultados indican que las diferencias en remuneración observada más altas entre trabajadores formales e informales se presentan en las localidades Usaquén y Chapinero con las brechas más bajas, que efectivamente se explican por el fenómeno de la segmentación laboral por informalidad. Lo anterior se explica porque en esas zonas los trabajadores informales tienen características productivas asociadas negativamente con altas remuneraciones, baja escolaridad y experiencia, y características del hogar que afectan su productividad (mayor número de menores en el hogar, más participación de otros miembros).

Fuente: elaboración propia con base en la EM17 (^{DANE, 2020}).

Figura 2 Brechas en remuneración por informalidad. Zonas de Bogotá y su AM 

Los niveles de pobreza y bajos niveles de vida de la población se concentran en ciertas localidades de Bogotá y su AM. No obstante, la pobreza existe en todas las zonas consideradas, incluso en Chapinero que registra los más altos niveles de ingreso, 7.4% de la población es pobre (en términos monetarios) y 9.5% lo es multidimensionalmente. En la Figura 3 se observa cómo la pobreza es mucho más elevada en localidades del sur de la ciudad y en las Sabanas Sur y Occidente del AM. A continuación se presentan detalladamente los indicadores de pobreza monetaria y multidimensional de 2017 para Bogotá y las zonas consideradas dentro del AM.

Fuente: elaboración propia con base en EM17 (^{DANE, 2020}).

Figura 3 Pobreza monetaria y multidimensional. Zonas de Bogotá y su AM 

Pobreza monetaria

La pobreza monetaria hace referencia a los bajos ingresos de la población, que impiden que puedan acceder a un conjunto básico de bienes y servicios alimentarios y no alimentarios (^{ECLAC, 2019}). A pesar de que esta perspectiva es un punto de referencia importante, debe complementarse con la perspectiva multidimensional analizada en el siguiente acápite, que incluye otros aspectos esenciales del bienestar.

La fuente de información de esta investigación (la EM17) permite calcular con un conjunto de preguntas amplio, los niveles de ingreso laboral y no la boral de los hogares. A partir de esos ingresos se computa el Ingreso Per Cápita Familiar (IPCF) de todos los hogares, y se compara con la línea de pobreza de Bogotá de octubre de 2017 (270 782 pesos), debido a que la em17 se realizó entre septiembre y noviembre de 2017.

Para la medición de la pobreza monetaria se consideraron los indicadores de ^{Foster, Greer y Thorbecke (FGT) (1984}), que tradicionalmente se utilizan en las aproximaciones unidimensionales a la pobreza. En la ecuación [5] se observa esta familia de indicadores. El indicador es la sumatoria de las brechas del IPCF (x _i ) respecto a la línea de pobreza (z _i ), para el caso de los individuos o los hogares pobres (x _i < z _i ) respecto al total de la población N. El indicador FGT depende del coeficiente oc, que mide los niveles de aversión a la pobreza, cuando es 0 todas las brechas equivalen a 1, y el indicador es la proporción de pobres, cuando es 1, es la brecha media respecto al umbral (línea) de pobreza, y si es 2, es un indicador conocido como severidad de la pobreza que pondera cada brecha por ella misma.

En la Tabla 4 se observan los indicadores FGT estimados para cada zona de Bogotá y su AM. Se observa que US-SUM es la zona de Bogotá con mayores niveles de pobreza considerando todos los indicadores, pues más de una tercera parte de sus habitantes vive con menor ingreso del necesario para acceder a un conjunto básico de bienes y servicios; cifra similar a la de SUR OCC, aunque ésta presenta menores niveles de brecha y severidad de la pobreza, lo que ratifica a US-SUM como la localidad con mayor cronicidad de la pobreza y con cifras que superan incluso las del promedio nacional (DANE, 2019).

En varias zonas de Bogotá, más de la quinta parte de la población es pobre (CBOL, BOSA Y CRIS-SFE-CAN) y en el AM S. OCCIDENTE. En esas zonas también es donde vive la mayor proporción trabajadores informales y en donde la brecha por informalidad es mayor, por lo que, como se presenta en la siguiente sección, reducir la informalidad impactaría de manera notable en el mejoramiento de los niveles de ingreso de hogares en condición de pobreza.

Pobreza multidimensional

La metodología más utilizada para medir la pobreza multidimensional es la aproximación de ^{Alkire y Foster (2011}), sin embargo, existen otras propuestas metodológicas como la de ^{Bourguignon y Chakravarty (2003}), quienes utilizan el criterio de unión para la identificación de los pobres, es decir, se reconoce al individuo o al hogar como pobre si sufre privación en al menos una dimensión. Asimismo, esta última propuesta añade diferentes grados de sustitución entre dimensiones, un parámetro que modifica la sensibilidad del indicador frente a déficits más elevados en ciertas dimensiones, a menor sustitución, mayor penalización de dimensiones con privaciones más severas.

La propuesta metodológica de ^{Bourguignon y Chakravarty [BYCH] (2003}) hace uso de los indicadores FGT [5] adaptándolos al enfoque multidimensional [6], lo cual permite el cálculo de los indicadores de incidencia ajustada (α = 0), brecha ajustada (α = 1) y profundidad ajustada (α = 2), añadiendo además distintos grados de sustitución entre dimensiones ( (θ =1), sustitución perfecta; θ = 2, sustitución moderada; y θ = 5, bajo nivel de sustitución entre dimensiones). De esta manera, el indicador de pobreza multidimensional está dado por:

Para el caso aplicado en esta investigación, se tendrán en cuenta diversas variables, dimensiones y umbrales, ajustadas a las características particulares. La operatividad de la elección de dichos criterios se detalla en la Tabla 5, que se vincula con la propuesta de ^{Sánchez et al. (2020}) donde se estructura una medición alternativa de la pobreza multidimensional para Colombia. Se consideraron cinco dimensiones del bienestar (vivienda, educación, trabajo, salud y percepciones) conformadas por 29 variables. Bajo esta estimación, en las dimensiones vivienda, trabajo, salud y percepciones, cada variable cualitativa es identificada con logro (1) o déficit, y el umbral dimensional indica el mínimo número de variables con logro para que el hogar no sea considerado privado en esa dimensión. De este modo, las brechas son dimensionales y no en las variables, por lo que cuantifican el número de variables sobre las que un hogar tiene déficit (o la distancia frente al umbral de manera similar a como se hace en la medición monetaria).

La dimensión vivienda está conformada por ocho variables las cuales buscan evaluar las condiciones habitacionales y el acceso a servicios públicos domiciliaros. Educación es medida a través de una variable continua, la cual tiene como objetivo captar el nivel educativo de los miembros responsables del hogar, a partir del promedio de años de escolaridad del jefe de hogar y su cónyuge.

La dimensión trabajo está integrada por siete variables, dos de ellas relacionadas directamente con la informalidad laboral como "empleo informal" e "ingreso laboral", y otras que buscan evaluar distintas problemáticas laborales como desocupación, dependencia económica y bienestar en la ocupación. La dimensión salud se construyó con la dicotomización de siete variables entre las que están afiliación al sistema de salud, asistencia regular, actividad física y alimentación.

Por último, percepciones la conforman seis variables que buscan evaluar las sensaciones interiores de los individuos derivadas de una impresión material; a pesar de ser una dimensión con valoración subjetiva, es importante entender cómo los jefes de hogar o sus cónyuges perciben sus condiciones materiales de vida en relación con seguridad, pobreza, suficiencia de ingresos y valoraciones frente al cambio en los niveles de vida.

Como se indica en la Tabla 5, los umbrales hacen referencia al mínimo nivel de logro para no ser pobre en cada dimensión (como en la pobreza monetaria), a su vez, dado que un hogar es pobre si tiene privación en al menos una dimensión (criterio de la unión), se busca que quienes sean identificados como privados en una dimensión tengan grados altos de carencia, por eso los umbrales son relativamente bajos.

En la Figura 4 se observa la incidencia de pobreza unidimensional, es decir, el porcentaje de hogares que tienen privación en cada dimensión. De acuerdo con los resultados ilustrados, las dimensiones vivienda y educación presentan los porcentajes de incidencia más bajos en comparación con el resto de dimensiones; en la primera, la mayoría de dominios no supera el 1% de privación, excepto por el AM SUR OCC, y en la segunda, el promedio de privación de los hogares es del 5%.

Fuente: elaboración propia con base en la EM17 (^{DANE, 2020}).

Figura 4 Privación por dimensión y zona de Bogotá y AM 

Considerando el análisis multidimensional, al observar la Figura 5, se puede destacar que la zona SUR OCC tiene las mayores tasas de incidencia de la pobreza con respecto a los demás dominios; mientras que las zonas de Bogotá CBOL, US-SUM, BOSA, CRIS-SFE-CAN y TUN-RU presentan tasas de recuento superiores al 30%.

Fuente: elaboración propia con base en la EM17 (^{DANE, 2020}).

Figura 5 Incidencia de pobreza multidimensional por zona de Bogotá y AM 

En relación con la brecha y severidad de la pobreza multidimensional se puede destacar que, en general, Bogotá y AM no exhiben tan altos porcentajes de brecha y severidad (comparado con el resto de las regiones de Colombia), por lo que se puede inferir que aquellos que son considerados como pobres multidimensionalmente no están tan lejos de dejar de serlo. La Tabla 6 indica que la zona SUR OCC del AM y las zonas de Bogotá CBOL, BOSA Y US-SUM, presentan altas tasas de brecha y severidad cuando se consideran bajos niveles de sustitución; de manera que, los hogares pobres de estos dominios están más lejos de dejar dicha condición con respecto al resto de dominios.

Informalidad laboral y pobreza monetaria

Dentro de esta sección se analizará el potencial efecto que tendría el cierre de brechas en remuneración por informalidad laboral en los cambios en los ingresos, y la consiguiente reducción de la pobreza monetaria. Para ello, el primer paso es considerar las estimaciones de ingresos de la ecuación [2], y el ingreso simulado de los trabajadores informales suponiendo que fueran remunerados como los trabajadores formales (ecuación [3]). Con base en esas estimaciones se computa el IPCF y se estiman los indicadores FGT (ecuación [5]). El IPCF estimado ( IPCFEsth) será el resultado de sumar todos los ingresos laborales de los trabajadores formales e informales estimados, y los ingresos no laborales de todos los miembros del hogar; y ese ingreso familiar total se divide entre el número de integrantes del hogar. Por otra parte, para ver el efecto que tendría la eliminación de brechas por informalidad se calcula el IPCF simulado ( IPCFSimh), asumiendo que todos los trabajadores informales de todos los hogares son remunerados a partir del vector de coeficientes de los trabajadores formales, manteniendo las características de los informales.

En consecuencia, el efecto de la formalización sobre los indicadores FGT de pobreza se presenta en la ecuación [7]. Bajo este esquema se plantea que el mejoramiento de ingresos derivados de la remuneración de los informales como si fueran formales, implica una disminución de los indicadores FGT, por lo que la reducción de la pobreza por el paso del IPCF estimado al IPCF simulado sería el potencial efecto del cierre de brechas por segmentación (^{Maurizio, 2015}; ^{Sánchez, 2020}).

En la Tabla 7 se presentan los resultados de este escenario hipotético de cierre de brechas por informalidad para cada zona de Bogotá y todos los indicadores de pobreza monetaria FGT. Como es lógico, las zonas que verían mayor reducción en la pobreza monetaria son aquellas donde la brecha por informalidad y la misma pobreza son más altas. Se destaca la reducción de la incidencia de la pobreza en CRIS-SFE-CAN, SUR OCC y S. OCCIDENTE, en contraste, en las localidades con mayor nivel de ingreso, menos pobreza, y que son también las de menores diferencias en remuneración por informalidad, el efecto sería cuantitativamente muy bajo, indicando que la pobreza existente (inferior al de otras localidades, y que se encuentra entre 5 y 8%) no se explica por informalidad, sino por otros aspectos como los bajos niveles educativos, el desempleo y la alta tasa de dependencia económica de esos hogares.

Existe un patrón para la mayoría de las zonas, y es que el efecto de la formalización es mayor en la reducción de la incidencia, que en la brecha y la severidad de la pobreza. Lo anterior, porque esa situación hipotética contribuiría a que los hogares superaran el umbral de pobreza, pero un efecto menor tendría en el mejoramiento de los ingresos de aquellos hogares que continuarían siendo pobres.

En el escenario planteado anteriormente, se asume un cierre de brechas total por informalidad; sin embargo, cualquier potencial política de formalización tendría un efecto paulatino que afectaría de forma distinta a trabajadores con características diferentes. Por lo anterior, se simuló un escenario con una formalización progresiva considerando los tres indicadores de pobreza monetaria y todas las zonas de Bogotá y el AM. La estimación consideró el proceso de formalización a través de los resultados de las estimaciones del modelo multinomial (ecuación [1]), y específicamente la probabilidad de que un individuo sea informal (dado que actualmente es informal). De este modo, la simulación del proceso de formalización y cierre de brechas inició para los trabajadores con menor probabilidad de ser informal, y progresivamente se incrementó los informales formalizados hasta llegar al escenario con formalización total (véase Tabla 7), siendo el último trabajador en formalizar aquel con la mayor probabilidad de ser informal.

En la Figura 7 se observa cómo cambiarían los indicadores de pobreza frente a una formalización progresiva para el total de Bogotá y el AM. El escenario inicial es con los niveles de pobreza y de informalidad vigentes, y a medida que se reduce la informalidad los indicadores de pobreza también disminuyen. No obstante, es importante resaltar que incluso sin brechas en remuneración por informalidad, la incidencia de la pobreza seguiría por encima del 10%, y a pesar de ser el indicador que más se reduce, no presenta una disminución considerable (apenas un 20% inferior). La severidad de la pobreza es menos sensible frente al proceso de formalización implicando la existencia de otros factores diferentes a esta problemática laboral que afectan la persistencia de la pobreza y su profundidad.

Fuente: elaboración propia con base en la EM17 (^{DANE, 2020}).

Figura 7 Cambios en indicadores de pobreza por formalización progresiva en Bogotá y AM 

Informalidad laboral y pobreza multidimensional

Con el objetivo de evaluar los cambios en la dinámica y la relación entre la informalidad laboral y la pobreza, desde una perspectiva multidimensional, en esta sección se calculan todos los indicadores multidimensionales de los 16 dominios geográficos y Bogotá y el AM, bajo tres escenarios laborales simulados: eliminación de incidencia, de brecha y efecto conjunto. Para examinar el efecto potencial de dichos escenarios sobre las condiciones de vida de la población, con cada uno de ellos se realiza el cómputo de los indicadores de pobreza multidimensional bajo la metodología de BYCH (ecuación 6).

Inicialmente se estiman las brechas reales de informalidad e ingresos y el índice de pobreza multidimensional a partir de la metodología de BYCH, posterior a ello se modifica la variable 1 (Empleo Informal) de la dimensión trabajo, construyendo así el "Efecto formalización Incidencia" [8], en donde se formaliza toda la población de manera que ningún individuo tenga carencia en dicha variable.

El siguiente paso es la eliminación de las brechas salariales entre formales e informales y para ello se modifica la variable 2 (Ingreso Laboral) de la dimensión trabajo; al asignarle remuneraciones a los informales como si fueran formales, creando así el "Efecto formalización Brecha". En la ecuación [9], se plantea ese escenario, simulando el efecto del cierre de brechas por informalidad y el efecto en la medición de la pobreza multidimensional.

La tercera simulación parte de las dos primeras, en el "Efecto Formalización Agregado", lo que se hace es realizar de manera simultánea las modifica ciones a las variables 1 y 2 de la dimensión trabajo. De manera que se suman los efectos de las ecuaciones [8] y [9].

En la Tabla 8 se evidencia cómo cambiarían los indicadores de pobreza multidimensional con la formalización de toda la población, y el consecuente incremento del ingreso laboral (efecto agregado). A partir de dichos resultados es posible observar una reducción en los tres indicadores de pobreza multidimensional (α = 0, 1 y 2) para todas las zonas de Bogotá y el AM, con disminuciones en términos absolutos más considerables en las localidades periféricas, y en los indicadores de brecha y severidad cuando hay una sustitución perfecta entre dimensiones. De este modo, la potencial formalización (eliminación de incidencia y brechas en remuneración) mejoraría sin duda el bienestar de la población, incluso cuando haya hogares que sigan siendo pobres por sus privaciones en otras dimensiones, en las que incluso los déficits en las variables son más agudos que en trabajo, por eso el efecto es menor cuando el grado de sustitución disminuye.

En la Figura 8 se ilustra el impacto de cada uno de los efectos de la formali-zación (incidencia y brecha) y el efecto conjunto, sobre la potencial reducción del indicador de incidencia de pobreza multidimensional en Bogotá y su AM. Se evidencia que la disminución de la pobreza es de mayor magnitud bajo el Efecto Incidencia, sin embargo, a pesar de que el impacto no fue tan significativo con el Efecto Brecha, se destacan los niveles de desigualdad en el ingreso en Bogotá, ya que, pese a que se eliminen las brechas en la remuneración, las localidades y los dominios geográficos periféricos siguen estando rezagados frente a localidades como Chapinero, Barrios Unidos-Teusaquillo o Usaquén. Respecto a los indicadores de pobreza multidimensional, la variación no es muy significativa, lo cual indicaría que el mejoramiento de las condiciones laborales de la población a partir de la eliminación de la brecha no tendría un gran impacto en la reducción de la pobreza en los dominios con mayor vulnerabilidad.

Fuente: elaboración propia con base en la EM17 (^{DANE, 2020}).

Figura 8 Cambios sobre la incidencia de la pobreza multidimensional por formalización y cierre de brechas por informalidad en zonas de Bogotá y AM