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Introducción
El término exclusión social fue referido en sus orígenes, como menciona Sen (2000), a ciertos grupos que por su apariencia o características personales fueron discriminados y segregados de la sociedad. En la actualidad, dado el desarrollo de la economía global y sus impactos negativos en el bienestar social, el concepto de exclusión social se extiende a otros sectores de la población que se encuentran marginados de la economía. Estos sectores no están completamente fuera o aislados, sino interactuando, inmersos en sociedades más modernas y prósperas, pero lo hacen en condiciones de precariedad laboral y sin perspectiva alguna de mejora, de manera tal que son cada vez más pobres y vulnerables, y pueden llegar a ser excluidos o vivir en la incertidumbre de que en algún momento puedan estarlo (Tezanos, 2002; Subirats, 2005; Márquez, 2007; Castel, 2014; Hernández, 2016). De esta forma, el enfoque de exclusión social permite comprender las transformaciones laborales en el capitalismo, y a dimensionar la importancia del trabajo en la vida de las personas. Afirma Castel (2014) que, los derechos, ante todo, se obtienen del empleo, derechos que no solo benefician al trabajador, sino también a su familia. Se consiguen de un empleo estable y protegen contra los principales riesgos sociales (p. 18). Pero esos derechos se están perdiendo con el predominio del trabajo precario, bajo el régimen del capitalismo global, caracterizado por la flexibilidad de la contratación laboral y el debilitamiento del estado de bienestar (Castel, 2014; Longo y Busso, 2017; Santamaría, 2018).
En el contexto anterior, la precariedad laboral es un fenómeno global que conecta tres dimensiones: 1) la inestabilidad, inseguridad y fragilidad en el empleo; 2) la flexibilidad, las malas condiciones laborales y los bajos salarios; 3) la indefensión, la subordinación y la desprotección (García, 2007; Román, 2013; Maestripieri y Sabatinelli, 2014; Jain y Hassard, 2017). Las personas tienden a la precariedad cuando pierden o temen perder sus trabajos, y cuando carecen de oportunidades o alternativas de empleo en el mercado de trabajo. También, cuando los trabajadores experimentan una reducción de las oportunidades de obtener y mantener habilidades específicas que los distingue y los convierte en mano de obra atractiva. Sin olvidar que dichas situaciones de precariedad están traspasadas por los escasos ingresos, los trabajos inseguros y la ausencia o disponibilidad de una voz colectiva (Standing, 2013). A lo que se añade la involuntariedad de la situación y que estas circunstancias se prolonguen en el tiempo. En resumen, se entiende como trabajo precario todo empleo que es incierto, impredecible y arriesgado desde el punto de vista del trabajador (Kalleberg, 2009).
Investigaciones recientes han señalado cómo la relación de las personas jóvenes con el empleo se ha caracterizado por la dificultad de poder acceder a algún puesto de trabajo, y por condiciones laborales más desfavorables que las del resto de la población; con trabajos inestables, bajos salarios y sin protección social (Santamaría, 2012; Román, 2013; Serrano y Soler, 2015; Cabasés y col., 2017; Cuecuecha, 2017; Longo y Busso, 2017; Delajara y col., 2018). Se ha explicado que, bajo condiciones de trabajo precario no existe la posibilidad de construir una carrera, de identificarse o fortalecerse en una profesión u ocupación (Maestripieri y Sabatinelli, 2014). Santamaría (2018) agrega que el hecho de que los jóvenes tengan más niveles de estudio ha generado una mayor brecha “…entre los estudios realizados y los puestos de trabajo que ocupan” (p. 2). Por ello, las personas jóvenes inmersas en el empleo precario intentan evitar que los riesgos de su precariedad se agudicen al caer en “…el paro prolongado, porque no sólo quedan fuera del mercado laboral, sino también se alejan de sus proyecciones profesionales, y ello los ubicaría en una situación de exclusión social” (Santamaría, 2012: 132).
El Fondo Monetario Internacional (FMI, 2017), por su parte, reveló que el trabajo a tiempo parcial creció en los países desarrollados y afecta en mayor medida a los jóvenes de 15 a 24 años, donde las empresas, para elevar su productividad en un entorno caracterizado por la competitividad y la innovación tecnológica, suelen fragmentar el empleo entre varios trabajadores, para ganar flexibilidad laboral y reducir costos. Por lo que en el informe de riesgo de pobreza y/o exclusión (AROPE, por sus siglas en inglés: At Risk Of Poverty and/or Exclusion) para España, se destaca la coincidencia temporal, a partir de 2013, de la reducción del desempleo, el aumento del trabajo a tiempo parcial y la reducción del poder adquisitivo de las personas trabajadoras, además de la reducción en el tiempo de duración de los contratos. Se menciona que son los jóvenes los que registran los datos más elevados tanto de desempleo como de ocupación a tiempo parcial, y mantienen la tasa de riesgo de pobreza más alta (Llano, 2018: 30-31). Para el FMI (2017), el trabajo a tiempo parcial ayudó en los países desarrollados a mantener la fuerza de trabajo, para no caer en el desempleo, pero afectó los salarios.
La situación para los jóvenes de España y México es de las más complicadas dentro de los países iberoamericanos miembros de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE, 2018). En ambos países, los jóvenes que no se encuentran incorporados al sistema educativo y al mercado laboral son el 19.9 % en España y el 21.2 % en México, superior al promedio (15 %) de la OCDE. Aunque en cada sociedad la exclusión adquiere peculiaridades de acuerdo a su desarrollo económico y social.
Las condiciones de precariedad laboral son de mayor magnitud para los jóvenes de México, dado que la economía de este país, en su condición de economía emergente, se caracteriza por grandes y medianas empresas junto a una gran cantidad de pequeños establecimientos y predios agrícolas, de acuerdo al Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social (CONEVAL, 2018). De forma que el 60.6 % de los jóvenes se encuentran en empleos informales, según la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE, 2018): “…como asalariados en empresas pequeñas o precarias, sin acceso a seguridad social, o bien, son trabajadores auto-empleados, poco capacitados, o laboran sin percibir un ingreso monetario, esto último, en especial, sucede dentro del ámbito rural” (Delajara y col., 2018: 55). Además, muchas de estas empresas de baja productividad no logran mantenerse ante la creciente competitividad y la innovación tecnológica, lo que genera un círculo vicioso, pues incrementa la inestabilidad y la informalidad laboral. Esta situación laboral convierte pronto a los jóvenes en desempleados que al proceder de trabajos precarios, deben insertarse enseguida en el mercado laboral para poder sobrevivir; y la oferta, con seguridad, será de nuevo un empleo informal (CONEVAL, 2018). La movilidad laboral es cada vez más escasa, aun teniendo mayor formación educativa, lo que reproduce la desigualdad (Arceo, 2015; Cuecuecha, 2017; Delajara y col., 2018).
En México, la jornada a tiempo parcial se ha reducido en los últimos años entre los jóvenes, en cambio, la informalidad laboral ha predominado, caracterizada por sus largas jornadas laborales, bajos salarios y sin seguridad social, de acuerdo a información del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI, 2018), por lo que, “…los bajos salarios mexicanos explicarían, en cambio, el escaso interés de los empleadores en utilizar trabajadores de tiempo parcial (CONEVAL, 2018: 86). Son más las mujeres quienes trabajan a tiempo parcial, dado que no existen guarderías gratuitas para dejar a sus hijos, a excepción del servicio de guarderías del Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS), que ofrece como prestación a las mujeres trabajadoras afiliadas a este instituto, y solo pueden emplearse, de forma más precaria, como trabajadoras domésticas o en otro empleo del sector informal (García, 2007; Arceo, 2015; Cuecuecha, 2017; OIT, 2017).
Además, es importante destacar que tanto en España como en México, en 2012 se llevaron a cabo reformas laborales en el marco de una economía de libre mercado. En España, las modificaciones legislativas realizadas en 2012 fomentaron la flexibilidad interna de las empresas, permitiendo sean los empresarios los que, de acuerdo a las necesidades específicas de la industria, fijen horarios, turnos, y en general, ciertas condiciones laborales en su beneficio, por lo que aumentan las jornadas a tiempo parcial y los contratos de corta duración (Llano, 2018: 13). En México, con la reforma laboral del 2012 se fomentó la subcontratación, junto con la informalidad, la inestabilidad laboral y los bajos salarios, principal consecuencia de la falta de vigilancia del Sistema de Administración Tributaria a las empresas que buscaban solo su beneficio, evitando pagar utilidades y las cuotas de la seguridad social, perjudicando los derechos laborales (CONEVAL, 2018: 48-49). De esta forma, en ambos países los marcos normativos que regulan el trabajo a partir de 2012 permitieron la exclusión laboral de los jóvenes.
Sojo (2000) expresa que los estudios de exclusión social se han realizado primero en países desarrollados, donde se contaba con un Estado de bienestar fuerte que se fue debilitando con el proceso de globalización, dejando cada vez más sin protección y en desventaja a grupos sociales que se encuentran en riesgo de exclusión social. De esta forma, la Comisión Europea elabora indicadores de inclusión social, y España, a través del indicador AROPE, desde el 2008 registra y explica los cambios en el número de personas en riesgo de pobreza y/o exclusión social. Otras investigaciones en España sobre exclusión social y sus manifestaciones en el ámbito económico, cultural y social, y que son referentes, son las realizadas por Tezanos (2002) y Subirats (2005). Más actualizadas son las de Santamaría (2012); Serrano y Soler (2015) y Cabasés y col. (2017). Todas ellas señalan a los jóvenes como el grupo etario que presenta mayor riesgo de exclusión social como consecuencia del desempleo o de la calidad del empleo que mantienen.
Para México, García (2010); Román (2013); Arceo (2015); Castillo (2017) y Cuecuecha (2017) estudian la exclusión y precariedad laboral en la que se encuentran los jóvenes mexicanos. Un trabajo interesante es el del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD, 2015), donde se trabaja en México una propuesta de indicadores de inclusión social y un marco teórico y conceptual para la generación de indicadores y sus componentes.
En la búsqueda de trabajos comparativos sobre el tema entre dos países con diferente nivel de desarrollo, como es el caso de España y México, solo se encontró el de Lera y col. (2017), aunque referido a la desigualdad social y educativa y sus efectos hacia la baja o alta inserción de los jóvenes en el mercado laboral, y haciendo uso de la estadística descriptiva, se establece la comparación entre ambos países.
El presente estudio tuvo como objetivo analizar las variables que determinan el proceso de exclusión laboral de los jóvenes en España y México durante 2005 a 2017, para establecer sus diferencias.
Materiales y métodos
En este estudio sobre exclusión laboral se dispusieron los porcentajes de los jóvenes (de entre 15 y 29 años de edad) pertenecientes a la población económicamente activa (PEA) de los países de España y México para el periodo 2005-2017, y que se encuentran en el mercado laboral en las siguientes condiciones: desempleados; desempleados con experiencia laboral o desempleados experimentados; asalariados con contrato temporal y asalariados con jornada a tiempo parcial (Tezanos, 2002; Subirats, 2005; PNUD, 2015; Santamaría, 2018). Estas condiciones se tomaron como variables (medidas en tasa porcentual). El estudio se limita a estas variables, dado que son los datos estadísticos disponibles para establecer comparaciones entre España y México. Los datos se retomaron: para México, de la ENOE (2018) del INEGI (2018); y para España, de la EPA, del Instituto Nacional de Estadística/Encuesta de Población Activa (INE/EPA, 2018). Con la aclaración de que la edad mínima para trabajar en España es de 16 años, según se establece en la Ley del Estatuto de los Trabajadores (2015) en su Artículo 6: “Se prohíbe la admisión al trabajo a los menores de dieciséis años”, por lo que los datos corresponden a porcentajes de jóvenes de la PEA de 16 a 29 años de edad. En México, la edad mínima para trabajar es de 15 años, como se señala en la Ley Federal del Trabajo (1970) en su artículo 22: “Los mayores de quince años pueden prestar libremente sus servicios con las limitaciones establecidas en esta Ley”, por lo que los datos corresponden a porcentajes de jóvenes de la PEA de 15 a 29 años de edad.
Para analizar las variables que determinan el proceso de exclusión laboral de los jóvenes, se construyó un índice utilizando la metodología de Análisis Factorial, que trata de reducir un conjunto X de variables a un número menor de componentes o factores principales. En este caso, permite observar, además, su variabilidad en el tiempo, utilizando el método de análisis factorial por componentes principales con series de tiempo (Aguirre y Céspedes, 2004).
La aplicación de la técnica estadística se realizó mediante el paquete estadístico para ciencias sociales (SPSS, por sus siglas en inglés: Statistical Package for the Social Sciences) versión 18.0 (SPSS, 2009).
El desglose de las variables para el índice de exclusión laboral de ambos países se describe en la Tabla 1.
Table 1 Labor exclusion variables.
| Variable | Descripción |
|---|---|
| Desempleados | Forman parte de la población activa y durante la semana anterior a la encuesta han estado sin trabajo y buscan activamente empleo, pues se hallan en condiciones para trabajar. |
| Desempleados con experiencia laboral o desempleados experimentados |
Desempleados que han trabajado anteriormente o declararon haber desarrollado con anterioridad un trabajo. En México, el concepto de desempleados es desocupado. |
| Asalariados con contrato temporal | Población contratada para realizar un trabajo durante un periodo limitado de tiempo y de duración incierta. Percibe un salario. |
| Asalariados con jornada a tiempo parcial |
Población que no llega a trabajar el número de horas requerido para que se considere jornada de tiempo completo, pero busca tener un trabajo de tiempo completo. Está subocupada. Percibe un salario. |
Fuente: Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE, 2018) para México; Encuesta de Población Económicamente Activa (INE/EPA, 2018) para España.
Descripción de la técnica estadística para la elaboración del índice
La metodología utilizada es el análisis factorial a través del método de componentes principales, mediante el cual se construye una variable hipotética que resulta de una combinación lineal de las distintas variables incluidas (observables) {Xi} en el estudio. Para el presente trabajo son: i) desempleados; ii) desempleados con experiencia laboral o desempleados experimentados; iii) asalariados con contrato temporal; iv) asalariados con jornada a tiempo parcial. Con estas variables se construyó el índice de exclusión laboral de los jóvenes en España y México. Por lo que el índice resume el conjunto de variables que dan cuenta de la exclusión laboral. Además, el índice marca un orden de importancia, es decir, entre mayor sea el índice, más alta será la exclusión laboral, y mientras menor sea, menor será la exclusión.
El análisis factorial incluye, como un caso particular, el método de los componentes principales, que se pueden definir como las variables Y (índice en el estudio), que resultan de la combinación lineal de las variables observables {Xi}, con la propiedad de tener varianza máxima. Los componentes principales son las n variables:
donde i = 1, ..., n. Los componentes principales Y1, Y2, ..., Yn son variables aleatorias incorrelacionadas, cuyas varianzas son respectivamente máximas (en este análisis se denomina índice de exclusión laboral al primer componente, en cada caso). De cada combinación lineal se obtiene un componente que expresa una proporción de la varianza, siendo el primer componente el que explica la mayor parte de la varianza, el segundo una parte restante de la varianza y así sucesivamente.
De esta manera, los componentes, como combinaciones lineales, proporcionan los coeficientes que integran las columnas de la matriz ortogonal como sigue:
Los componentes principales (que en este análisis se denominan índice) reducen los datos, para explicar en pocos componentes la mayor parte de la información que contienen las variables.
Los pasos que se siguen en el análisis factorial por el método de componentes principales se pueden describir en los siguientes puntos:
Se realizó una matriz de correlaciones, para asegurar el nivel de interacción entre variables.
Para analizar las correlaciones existentes entre las variables se utilizó la prueba de Bartlett, donde la hipótesis nula fue Ho: existe una matriz de identidad y Ha: no existe una matriz de identidad. Cuando se acepta la hipótesis nula, entonces el análisis factorial por componentes principales no es el adecuado para resumir las variables en un componente o factor. En este estudio, tanto para el caso de España como de México, se rechazó la hipótesis nula. El valor de P < 0.05 indicó la existencia de una correlación significativa entre las variables incluidas en el estudio para medir el índice, por lo tanto, se pueden expresar como una combinación lineal de dichas variables.
Se desarrolló la Medida de Adecuación Muestral KMO (Kaiser, Meyer-Olkin), cuyo valor se encuentra entre 0 y 1. Esta medida analiza la correlación parcial entre las variables; un valor menor a 0.5 indicaría que la correlación parcial entre pares de variables es pequeña y que es posible que la correlación pueda no ser explicada por otras variables, por lo tanto, el análisis factorial por componentes principales no sería recomendable. En el análisis que se realizó, la medida de adecuación muestral KMO fue de 0.637 y 0.624 para los casos de España y México, respectivamente, lo cual indicó que era adecuado realizar el estudio de las variables mediante el análisis factorial para ambos países.
Se extrajo la matriz de componentes principales, identificando las variables que presentan mayor correlación con cada componente, para dar nombre a dicho componente, que resume a las variables incluidas en el estudio. En este análisis se retoma el primer componente en cada caso, para denominar los índices de exclusión laboral, considerando las variables que mayor correlación presentan respecto a la variable resumen (componente).
Se analizó la varianza explicada por cada uno de los componentes, para tomar la decisión sobre cuántos componentes se pueden considerar en el análisis de los datos.
Resultados y discusión
Índice de exclusión laboral de los jóvenes en España
En la realización de los estadísticos descriptivos de las variables que se incluyeron en el índice (Tabla 2), se observó que durante el periodo 2005 a 2017, del total de personas desempleadas (una media de 4.0 millones de personas), el 33.4 %, en promedio, estaba compuesto por jóvenes de 16 a 29 años. Y de ese total de jóvenes que se encontraba en condición de desempleo en el periodo referido, el 28.8 %, en promedio, afirmaron tener experiencia laboral (desempleados experimentados que declararon haber desarrollado con anterioridad un trabajo), por lo tanto, el 71.2 % de los jóvenes desempleados no tendrían experiencia laboral. Por otra parte, durante el mismo periodo de estudio, del total de personas asalariadas con contrato temporal (una media de 4.2 millones de personas), se observó que el 36.5 %, en promedio, eran jóvenes. También, del total de personas asalariadas a tiempo parcial (subocupadas) (una media de 1.0 millones de personas), el 29.9 %, en promedio, eran jóvenes. De esta forma, la tasa más alta, de 36.5 %, pero con menor dispersión, la tuvieron los asalariados con contrato temporal. Por tanto, los contratos temporales suelen considerarse una variable que da cuenta de la calidad del empleo para los jóvenes en España. Cabasés y col. (2017) demostraron cómo el factor temporalidad es lo que caracterizó al empleo de los jóvenes españoles durante el periodo de crisis de 2008 a 2015, incluso, tener educación superior no les garantizaba una mayor duración en los contratos (p. 741) o, como también señaló Santamaría (2018), que la temporalidad laboral se ha vuelto un rasgo que define el modelo de empleo español (p. 132).
Table 2 Descriptive statistics of the studied population in Spain.
| Variables | Media | Desviación típica |
|---|---|---|
| Desempleados | 33.4 | 6.082 |
| Desempleados con experiencia laboral o desempleados experimentados | 28.8 | 7.452 |
| Asalariados con contrato temporal | 36.5 | 4.99 |
| Asalariados con jornada a tiempo parcial | 29.9 | 7.01 |
N = 13 (número de observaciones, años de 2005 a 2017).
El análisis descriptivo sobre el comportamiento de las variables de este estudio mostró que el empleo de los jóvenes en España se caracterizó, de 2005 a 2017, por mantener contratos temporales.
En la matriz de correlaciones (Tabla 3) se distingue una fuerte correlación positiva y estadísticamente significativa entre la tasa de desempleados con experiencia y los asalariados con contrato temporal, así como con la variable desempleados. Es relevante observar que el aumento en el número de jóvenes contratados de forma temporal estuvo relacionado positivamente con el incremento en el número de jóvenes desempleados. Otro hallazgo importante fue la relación negativa que se observó entre la tasa de los jóvenes con empleo de tiempo parcial y la tasa de jóvenes desempleados, lo cual indica que si aumentan los contratos a tiempo parcial, disminuye la tasa de jóvenes desempleados, ya sea con experiencia o sin ella. Es decir, una forma de neutralizar la exclusión de los jóvenes en el mercado laboral fue ofreciéndoles empleo a tiempo parcial. Es importante señalar que aunque este tipo de empleo a tiempo parcial reduce el desempleo, incrementa la pobreza entre los jóvenes, dado que son empleos de media jornada (aunque se tenga la disposición de trabajar más horas), con salarios reducidos y en muchos casos sin seguridad social. Estos resultados son coherentes con lo que se describe en el informe de AROPE (Llano, 2018) sobre la coincidencia del incremento de los empleos a tiempo parcial y la reducción del desempleo. Enfatizando en la relación del incremento de las jornadas a tiempo parcial y la reducción del poder adquisitivo de las personas (p. 30). Lo mismo reveló el FMI (2017): el empleo involuntario a tiempo parcial ayudó a sostener la participación de la fuerza laboral y es una alternativa al desempleo, aunque impactó negativamente en los salarios (p. 81).
Tabla 3 Matriz de correlaciones para las variables de exclusión laboral analizada en población económicamente activa (PEA) joven de España.
Table 3 Correlation matrix for the labor exclusion variables analyzed in economically active youth population (EAP) in Spain.
| Variable | Desempleados | Desempleados con experiencial laboral o desempleados experimentados |
Asalariados con contrato temporal |
Asalariados con jornada a tiempo parcial |
|---|---|---|---|---|
| Desempleados | 1.000 | 0.990 (0.000) |
0.987 (0.000) |
-0.911 (0.000) |
| Desempleados con experiencia laboral o desempleados experimentados |
0.990 (0.000) |
1.000 | 0.959 (0.000) |
-0.862 (0.000) |
| Asalariados con contrato temporal |
0.987 (0.000) |
0.959 (0.000) |
1.000 | -0.932 (0.000) |
| Asalariados con jornada a tiempo parcial |
-0.911 (0.000) |
-0.862 (0.000) |
-0.932 (0.000) |
1.000 |
Determinante = 1.244E-005 sig. (Unilateral).
Elaboración del índice de exclusión laboral de los jóvenes en España
El índice de exclusión laboral de los jóvenes en España, que resultó del análisis factorial y que se obtuvo del primer componente (Tabla 4), muestra que la variable que mayor correlación tuvo con la variable índice de exclusión laboral de los jóvenes fue la variable relativa a los jóvenes sin empleo (0.995), seguida de la variable de los jóvenes con contratos temporales (0.992). En el resultado se observó que los jóvenes contratados a tiempo parcial presentan una correlación negativa con la exclusión laboral de los jóvenes (- 0.078). Así como se ha señalado, el tiempo parcial, en la mayoría de los casos involuntario, fue una alternativa contra el desempleo, de modo que más jóvenes consiguieran empleo, aunque fueran empleos precarios que los condujeran a la pobreza, pero no estaban totalmete excluidos del mercado laboral, aunque sí con el riesgo constante de estarlo (Castel, 2014; Maestripieri y Sabatinelli, 2014; Serrano y Soler, 2015; Santamaría, 2018). En la construcción del índice se observó que con el primer componente se absorbió el 95.5 % de la varianza; así, con el primer componente se puede resumir el índice de exclusión laboral de los jóvenes.
Tabla 4 Matriz de componentes en población económicamente activa (PEA) joven con exclusión laboral en España.
Table 4 Components matrix in economically active youth population (EAP) with labor exclusion in Spain.
| Variables | Componente | ||
|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | |
| Desempleados | 0.995 | 0.098 | 0.000 |
| Desempleados con experiencia laboral o desempleados experimentados | 0.975 | 0.206 | -0.078 |
| Asalariados con contrato temporal | 0.992 | 0.004 | 0.123 |
| Asalariados con jornada a tiempo parcial | -0.947 | 0.318 | 0.049 |
En cuanto al peso relativo de cada variable, que se incluye en el índice de exclusión laboral de los jóvenes (Tabla 5), se observó que las variables de jóvenes desempleados y de asalariados con contrato temporal tienen el mismo peso relativo (2.60), mientras la tasa de jóvenes desempleados con experiencia, o desempleados experimentados, tiene un peso ligeramente menor (2.55).
Tabla 5 Matriz de coeficientes para el cálculo de las puntuaciones en las componentes de la población económicamente activa (PEA) joven con exclusión laboral en España.
Table 5 Matrix of coefficients for the calculation of the scores in the components of economically active youth population (EAP) with labor exclusion in Spain.
| Variables | Componente | ||
|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | |
| Desempleados | 0.260 | 0.636 | -0.012 |
| Desempleados con experiencia laboral o desempleados experimentados | 0.255 | 1.343 | -3.282 |
| Asalariados con contrato temporal | 0.260 | 0.023 | 5.211 |
| Asalariados con jornada a tiempo parcial | -0.248 | 2.076 | 2.069 |
Método de extracción: Análisis de componentes principales.
Puntuaciones de componentes.
Respecto a la puntuación que para cada año tiene el índice de exclusión laboral de los jóvenes en España para el periodo 2005 a 2017 (resultante del análisis factorial por componentes principales), se observó que tiene una evolución favorable hasta 2016 (Figura 1), la cual fue disminuyendo. No obstante, en 2017 otra vez se elevó a un nivel mayor al presentado en 2005. Es importante destacar que en 2017 disminuyó la tasa porcentual de jóvenes asalariados a tiempo parcial, de 37 % que se mantuvo en 2015 y 2016, a 35.8 en 2017, según datos de la EPA.
Índice de exclusión laboral de los jóvenes en México
En la elaboración del índice de exclusión laboral de los jóvenes mexicanos (entre 15 a 29 años de edad) se utilizaron las mismas variables que para España. En los estadísticos descriptivos de las variables originales (Tabla 6) se puede apreciar que las tasas medias en las variables para el estudio de la exclusión laboral de los jóvenes en México son más altas que en España, excepto para los jóvenes con contratos laborales a tiempo parcial, y también presentan menor dispersión que en el análisis de España. Así, se observó, que en México, durante 2005 a 2017, del total de personas desempleadas (una media de 2.1 millones de personas), el 55.2 %, en promedio, estaba compuesto por jóvenes de 15 a 29 años. Y de ese total de jóvenes en condición de desempleo, el 45.6 %, en promedio, durante el periodo referido, declararon tener experiencia o ser desempleados experimentados, por lo que el 54.4 %, en promedio, de los jóvenes desempleados no tendrían experiencia laboral. Por otro lado, durante el mismo periodo de estudio, del total de las personas asalariadas con contrato temporal (una media de 2.8 millones de personas), el 48.9 %, en promedio, eran jóvenes. Y del total de las personas asalariadas a tiempo parcial (subocupadas) (una media de 3.7 millones de personas), el 28.8 %, en promedio, también eran jóvenes. Igual que en España, la tasa más alta la mantienen los jóvenes con contrato temporal.
En cuanto al tipo de relación que se encontró entre las variables analizadas para México, se observó una relación positiva y estadísticamente significativa (P < 0.01) entre la tasa de asalariados contratados de forma temporal y la tasa de jóvenes desempleados, así como también una relación positiva entre la tasa de jóvenes desempleados con experiencia laboral, o desempleados experimentados, y desempleados (Tabla 7). Lo anterior también ocurrió en España, donde se presentó una relación positiva y estadísticamente significativa entre las variables antes señaladas. Una situación diferente se mostró en el caso de la relación entre las variables asalariados a tiempo parcial y desempleados, ya que en México esta relación fue positiva, mientras que para España, fue negativa, lo cual puede deberse a que las empresas donde se emplearon los jóvenes mexicanos eran más pequeñas, por tanto, la permanencia es generalmente menor (García, 2007). O bien, los empleos a tiempos parciales que se ofrecen a los jóvenes en España son más permanentes, por lo que ante un aumento de los jóvenes empleados a tiempo parcial, se presenta una disminución de la tasa de desempleo. Lo que se observó en México es coherente con lo ya señalado, en el sentido de que en los países en desarrollo no es necesario seguir el camino de dividir el trabajo entre varias personas, dado los bajos salarios pagados por las empresas a los trabajadores y las largas jornadas laborales, y muchos de ellos, sin prestaciones sociales básicas. Sin contar que una gran mayoría de trabajadores nunca ha desempeñado un trabajo de forma estable a lo largo de su vida laboral (García, 2010; CONEVAL, 2018; Delajara y col., 2018).
Tabla 7 Matriz de correlaciones para las variables de exclusión laboral analizada en población económicamente activa (PEA) joven de México.
Table 7 Correlation matrix for the labor exclusion variables analyzed in economically active youth population (EAP) in Mexico.
| Variable | Desempleados | Desempleados con experiencia laboral o desempleados experimentados |
Asalariados con contrato temporal | Asalariados con jornada a tiempo parcial |
|---|---|---|---|---|
| Desempleados | 1.000 | 0.871 (0.000) |
0.931 (0.000) |
0.819 (0.000) |
| Desempleados con experiencia laboral o desempleados experimentados |
0.871 (0.000) |
1.000 | 0.850 (0.000) |
0.831 (0.000) |
| Asalariados con contrato temporal | 0.931 (0.000) |
0.850 (0.000) |
1.000 | 0.948 (0.000) |
| Asalariados con jornada a tiempo parcial | 0.819 (0.000) |
0.831 (0.000) |
0.948 (0.000) |
1.000 |
Elaboración del índice de exclusión laboral de los jóvenes en México
El índice de exclusión laboral de los jóvenes mexicanos se retomó del primer componente (Tabla 8). En cuanto a las variables que componen el índice, se muestra que la variable con mayor correlación con el índice fue la variable del porcentaje de jóvenes asalariados con contrato temporal (0.980), seguido del porcentaje de jóvenes desempleados (0.951), viceversa a lo ocurrido en España. En la construcción del índice se observó que con el primer componente se absorbió el 90.66 % de la varianza; así, con el primer componente se puede resumir el índice de exclusión laboral de los jóvenes.
Tabla 8 Matriz de componentes en población económicamente activa (PEA) joven con exclusión laboral en México.
Table 8 Components matrix in economically active youth population (EAP) with labor exclusion in Mexico.
| Variables | Componente | ||
|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | |
| Desempleados | 0.951 | 0.174 | -0.250 |
| Desempleados con experiencia laboral o desempleados experimentados | 0.932 | 0.269 | 0.244 |
| Asalariados con contrato temporal | 0.980 | -0.139 | -0.111 |
| Asalariados con jornada a tiempo parcial | 0.945 | -0.296 | 0.127 |
Método de extracción: Análisis de componentes principales.
La variable que tuvo un mayor peso relativo fue la tasa de jóvenes asalariados contratados en forma temporal (0.270), seguida de la tasa de los jóvenes desempleados (0.262) y de la tasa de los jóvenes contratados a tiempo parcial (0.261) (Tabla 9). La ponderación de las variables, en el caso de México, resultó más alta que en España.
Tabla 9 Matriz de coeficientes para el cálculo de las puntuaciones en los componentes de la población económicamente activa (PEA), jóvenes con exclusión laboral en México.
Table 9 Matrix of coefficients for the calculation of the scores in the components of economically active youth population (EAP) with labor exclusion in Mexico.
| Variables | Componente | ||
|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | |
| Desempleados | 0.262 | 0.832 | -1.663 |
| Desempleados con experiencia laboral o desempleados experimentados | 0.257 | 1.283 | 1.621 |
| Asalariados con contrato temporal | 0.270 | -0.665 | - 0.739 |
| Asalariados con jornada a tiempo parcial | 0.261 | -1.412 | 0.841 |
Método de extracción: Análisis de componentes principales. Puntuaciones de componentes.
En cuanto a la puntuación del índice de exclusión para cada año, que se obtuvo con el análisis factorial por componentes principales para México, se aprecia que este índice en México fue más alto que en España (Figura 1) de 2006 a 2014, donde se ve una disminución sostenida.
En la Figura 1 se distingue claramente el comportamiento del índice de exclusión laboral para ambos países, donde si bien, como se señalaba, el índice de México en la mayor parte del periodo en estudio se mantiene por arriba del de España, a partir de 2015 el índice correspondiente a México se mantiene por debajo, situación que puede explicarse por el crecimiento que ha tenido la economía informal en México en los últimos años, según datos del INEGI (2018), y los puestos de trabajo que ella genera, por supuesto, en condiciones de informalidad, pero reducen el desempleo entre los jóvenes. Sin embargo, en términos generales, las condiciones laborales de los jóvenes en México son de mayor riesgo y persistencia que las de los jóvenes en España, colocándolos en el mercado laboral en situación de pobreza y vulnerabilidad social.
Conclusiones
La temporalidad de los contratos caracterizó el empleo de los jóvenes de ambos países durante 2005 a 2017. Aunque en México se presentaron mayores condiciones de precariedad laboral, asociado probablemente a las condiciones de informalidad laboral que predominan en las economías emergentes. En España, el aumento de los contratos a tiempo parcial disminuyó la tasa de jóvenes desempleados, lo que evitó su exclusión del mercado laboral, pero se genera pobreza a largo plazo. Este fenómeno no se observó en México, probablemente por el tipo de empresas y las condiciones de informalidad en las que se emplean los jóvenes mexicanos. La exclusión laboral de jóvenes fue mayor en México durante el periodo 2005 a 2015. A partir de ese año fue superior en España, debido a la reducción en la oferta de empleos en este país, ya que en México la economía informal ha crecido, lo que reduce el desempleo, aunque con empleos de salarios bajos y sin seguridad social. El análisis factorial resultó una herramienta útil para analizar los distintos factores que explican la exclusión de los jóvenes del mercado laboral. Sin embargo, el presente estudio tiene como limitaciones la falta de homogeneidad en los datos sobre el empleo entre España y México, y en las características que mantiene cada país como consecuencia de su nivel de desarrollo económico y social, por lo que se requiere profundizar sobre el tema incluyendo las características económicas específicas de cada país. Las legislaciones laborales de cada uno de ellos deben buscar incidir en la elaboración de contratos indefinidos para los jóvenes, con los derechos inherentes a un trabajo decente, con protección social y salario digno.
