2.1. La economía del uso del tiempo en el hogar

Los trabajos pioneros sobre el uso del tiempo en el hogar desde el punto de vista económico fueron elaborados por ^{Mincer (1962)} y ^{Becker (1965)} en los años sesenta. En su análisis, Mincer empieza a enfatizar la importancia de contemplar el trabajo en el hogar como un elemento fundamental en las decisiones de participación laboral de las mujeres casadas. Por su parte, Becker elabora una teoría sobre el uso del tiempo. En ella reconoce que el tiempo dedicado a cualquier actividad fuera del mercado laboral -como el trabajo en el hogar o la asistencia a una escuela- tiene un costo de oportunidad. En principio, dicho costo es el valor de ese tiempo en el mercado laboral. Es decir, la tasa salarial.

El trabajo de ^{Gronau (1977)} muestra -en un modelo microeconómico- que un individuo no participa en el mercado laboral hasta que la tasa salarial supere el valor del producto marginal que éste pueda generar en su propia casa. Esta producción doméstica puede valorarse por el costo o pago que se tendría que hacer si algún proveedor externo la suministrara.³ Además, el autor demuestra empíricamente la aplicación de su teoría. Para ello, analiza los patrones de consumo, tiempo en el mercado laboral, tiempo de trabajo en casa y descanso de las mujeres estadounidenses.

De manera concisa, el modelo de ^{Gronau (1977)} contempla que el tiempo de trabajo en casa H, produce bienes sustitutos X, similares a los que se obtienen con el tiempo de trabajo N en el mercado remunerado. Esta producción f(H) tiene rendimientos marginales decrecientes. El tiempo de descanso u ocio L, es aquel que no se ocupa trabajando. Por su parte, el tiempo total T solo se puede dividir en ocio L, trabajo en el mercado N o en casa H.

Las cantidades de trabajo en el hogar, la oferta laboral remunerada y el tiempo dedicado al ocio, quedarán determinados por un proceso de optimización como se muestra en la Gráfica 1. Una persona puede obtener cierta utilidad Z(X, L) en función de sus preferencias por los bienes y servicios X y por el tiempo de ocio L. Lo que repercutirá en la oferta laboral y -en general- en la administración de su tiempo. En equilibrio, las pendientes del producto marginal del trabajo en casa, de la tasa marginal de sustitución (entre bienes y ocio) y de la tasa salarial, se igualarán. La tasa salarial W representa entonces el precio sombra del tiempo.

Fuente: elaboración propia, adaptada de ^{Gronau (1977)}.

Gráfica 1 Frontera de producción doméstica y asignación óptima de tiempo 

Diversas situaciones pueden afectar el uso del tiempo. Por ejemplo, un aumento en la tasa salarial elevaría la pendiente de la recta. Los bienes y servicios se harían relativamente más baratos que el tiempo. Ello provoca un aumento en el tiempo destinado al mercado laboral y una disminución en el que se destina al trabajo en casa. El efecto sobre el ocio es indeterminado, dependerá de los efectos ingreso y sustitución. De acuerdo con ^{Gronau (1977)}, este modelo es consistente con lo que se encontró en los datos. Hay una correlación negativa entre la tasa salarial y el tiempo de trabajo en casa.

Es importante mencionar que el modelo unipersonal de ^{Gronau (1977)} puede ampliarse para estudiar las decisiones de uso del tiempo de la pareja en el hogar. En dicho modelo podría existir la especialización. Esto sucedería si uno de los cónyuges es especialmente productivo en un área. Así, se pueden aprovechar ventajas de matrimonio generando mayor tiempo para actividades recreativas. Nótese que ocio es un bien estrictamente personal. Es decir, un cónyuge no puede disfrutar tiempo de ocio por el otro cónyuge. Sin embargo, podría ahorrarle trabajo en casa o trabajo en el mercado, según sea el caso.

La rentabilidad del trabajo en casa puede cambiar en el tiempo. Por ejemplo, el precio de bienes sustitutos necesarios como servicios de limpieza, guarderías o educación especial, disminuye conforme los hijos van creciendo. Ello motiva a que muchas personas dedicadas al hogar se reincorporen al mercado laboral, una vez que sus hijos alcanzan cierta edad o ingresan a cierto nivel educativo.

^{Grossbard (1984)} estudia la relación entre el matrimonio y el mercado laboral. Entre otras cosas, compara las ofertas laborales de hombres y mujeres. Ambas curvas de oferta, según explica el autor, se flexionan hacia atrás. Es decir, las personas dedican más tiempo al trabajo conforme sube el salario. Sin embargo, pasado cierto salario, las personas empiezan a dedicar cada vez menos tiempo a dicha actividad. En particular, Grossbard destaca que la oferta laboral de las mujeres es más sensible a los cambios en el ingreso que la oferta laboral de los hombres. Además, la oferta laboral de las mujeres tiene una flexión hacia atrás más pronunciada que la de los hombres.

Existen también algunos trabajos que -en lugar de estudiar la oferta laboral- estudian la producción doméstica o el tiempo dedicado al ocio en función de las condiciones laborales. Por ejemplo, ^{Burda y Hamermesh (2009)} estudian los efectos del desempleo sobre la producción doméstica en Estados Unidos, Australia, Alemania e Italia. Entre otras cosas, encuentran que en aquellas áreas donde el desempleo aumenta cíclicamente, la reducción del tiempo dedicado al mercado laboral se compensa casi por completo con tiempo adicional dedicado a la producción doméstica. Por el contrario, en áreas geográficas con un alto índice de desempleo constante, los desempleados no aumentan su trabajo en casa.

En España, ^{Ajenjo y García (2011)} compararon el reparto del trabajo en casa y el tiempo de ocio en parejas que tienen dos perceptores de ingresos y parejas con un solo perceptor. Concluyen que, aunque los hombres ya no son los únicos proveedores ni las mujeres las únicas amas de casa, lo siguen siendo en términos de su actividad principal. Esto trae frecuentemente una mayor desigualdad, especialmente en la repartición del tiempo de ocio, ya que la mujer queda saturada de trabajo. En el mismo sentido, ^{Beblo y Robledo (2008)} estudiaron la brecha de salario y de ocio para parejas que tienen dos perceptores de ingresos. Ellos observaron que, además de un mayor nivel de ingresos, los hombres disfrutan de más tiempo libre que las mujeres. Finalmente, ^{Sánchez, Herrera y Perrotini (2015)} muestran, empíricamente, que la participación de las mujeres en el mercado laboral mexicano se encuentra limitada por las necesidades de producción de bienes y servicios en el hogar.

2.2. El ahorro de los hogares y la riqueza

La riqueza de un hogar es el valor de los activos que acumula a lo largo del tiempo por medio del ahorro, las ganancias de capital y las transferencias (^{Juster, Smith y Stafford, 1999}). ^{Keynes (1935)} enumeró ocho motivos para ahorrar o acumular activos en el tiempo:

Existe una diversidad de teorías que explican la forma en que se acumula riqueza. La mayor parte de ellas se derivan de modelos que estiman rutas óptimas de consumo a través del tiempo, con la modalidad de considerar certeza o incertidumbre en la obtención del ingreso futuro y la medición del costo del dinero mediante tasas de interés. Pueden, además, considerarse otras variables tales como la aversión al riesgo, herencias, grado de altruismo y otras características demográficas (^{Cagetti, 2003}). Sobre este asunto, ^{Caballero (1991)} encuentra que los ahorros precautorios originados por la incertidumbre en el ingreso son, posiblemente, el más importante incentivo para la acumulación de la riqueza en Estados Unidos. Algo similar observan ^{Wang e Irvine (1993)} y ^{Cagetti (2003)}.

De lo anterior, se desprende que uno de los principales motivos de ahorro de los hogares sea la formación de un fondo para el retiro que aumenta y se hace significativo conforme se acerca dicho momento. Esta situación da origen a un comportamiento de ahorro y consumo distinto en hogares jóvenes y viejos (^{Gourinchas y Parker, 2002}). Recientemente, ^{Chamon, Liu y Prasad (2013)} observaron que el ahorro en los hogares chinos subió desde mediados de los años noventa y que la relación entre ahorro y edad tiene forma de “U” a través del ciclo de vida. Esta situación tiene dos explicaciones; por un lado, la incertidumbre en el ingreso al inicio de la vida laboral y, por el otro, las reformas de pensiones que iniciaron a partir de 1997.

La encuesta Survey of Consumers Finances (SCF) (^{Federal Reserve Board, s/f}) que se aplica en Estados Unidos establece una división por rangos de edad y características dentro del ciclo de vida:

De acuerdo con los resultados de la encuesta, analizados por ^{Rosnick y Baker (2017)}, la riqueza de las personas del rango de 55 a 64 años se conformaba de participación de capital (aprox. 30%), residencia principal (aprox. 50%) y otros (aprox. 20%). ^{Poterba, Venti y Wise (2018)} analizaron longitudinalmente los determinantes de las diferencias en riqueza de las personas mayores. Ellos encuentran que el principal factor que determina qué tan pobre o rico se es cuando se muere, es qué tan pobre o rico se es hasta antes de los 65 años.

2.3. La medición de la riqueza

En Estados Unidos, tanto en el Panel Study of Income Dynamics (PSID) como en la encuesta SCF, el ahorro se mide a través de los bienes inmuebles, negocios, vehículos y activos financieros que tiene el hogar. ^{Juster, Smith y Stafford (1999)} afirman que la riqueza de los hogares se puede medir relativamente bien con un número pequeño de preguntas, sin embargo, tuvieron dos problemas sin resolver: la distinción entre activos de propiedad y los de negocio y las discrepancias que podrían existir en la valuación de los activos.

Como se explicó antes, en Estados Unidos el activo más importante de los hogares es usualmente la residencia en la que viven. En este sentido, ^{Noyola (2001)} encuentra que la principal forma de riqueza familiar en México es también la casa habitación. De cualquier forma, en su estudio mide la riqueza considerando los activos financieros, cuentas por cobrar, auto y otros bienes duraderos. La riqueza es la suma de todos estos activos menos las deudas.

Hay algunos artículos recientes que relacionan la riqueza con el matrimonio (^{Vespa y Painter, 2011}; ^{Painter y Vespa, 2012}; ^{Painter, Frech y Williams, 2015}; ^{Lersch, 2017}). En estos trabajos la riqueza se mide sumando tanto activos físicos como financieros y restando las deudas; en ellos se dice que existe un premio al matrimonio. Esto es, las personas casadas logran acumular más riqueza que su contraparte (solteros o divorciados).

3.1. Métodos econométricos

En este apartado se hace una breve explicación de las técnicas econométricas usadas para someter a prueba los principales objetivos del trabajo. Como se recordará, uno de los objetivos del estudio es establecer qué factores hacen que los hogares tomen la decisión de ser bi-activos en el mercado laboral. Además, se pretende también saber si los hogares bi-activos acumulan más o menos riqueza que su contraparte en un periodo determinado.

Para establecer que tan probable es que un hogar sea bi-activo se emplea un modelo de regresión logística. Con base en ^{Wooldridge (2009)} se estima la siguiente función:

En este caso, G es la función logística:

La variable dependiente es la condición de bi-actividad del hogar, mientras que el término β₀ es una constante, β es un vector de coeficientes y X un conjunto de variables que -presumiblemente- explican la decisión de los hogares de tener uno o dos perceptores de ingresos.

De manera similar, con el fin de determinar el efecto que tiene la bi-actividad laboral sobre la acumulación de activos del hogar, se estima una regresión por mínimos cuadrados ordinarios del siguiente modelo:

En este caso, la variable dependiente es el cambio en activos netos del hogar ∆AN. De nueva cuenta, β es un vector de coeficientes y X el conjunto de variables que explican la acumulación de activos en los hogares.

3.2. Base de datos

Se utilizan datos de la ENNVIH. Como se explicó antes, esta encuesta incluye tres levantamientos de datos correspondientes a los años 2002, 2005 y 2009. En el primer levantamiento, se encuestó aproximadamente a 31,000 individuos agrupados en 8,000 hogares. De estos hogares, se seleccionaron a 3,114 individuos unidos conyugalmente, ya sea a través del matrimonio o la cohabitación. Es decir, se tomaron 1,557 hogares en los que habitan igual número de parejas.

Para realizar dicha selección, únicamente se consideraron parejas que cumplían con las siguientes condiciones:

Con estas características, se buscó que los hogares comprendidos en el estudio tuvieran estabilidad en su estado civil y que ambos cónyuges se encontraran en alguna fase de su vida laboral productiva. La intención es enfocarse en las causas que influyen en la acumulación de riqueza de una pareja típica y, en su caso, saber más de las diferencias entre uniones mono-activas (especializadas) y bi-activas (no especializadas).

3.3. Definición de variables

Las dos principales variables de interés del estudio son la condición de especialización del hogar y su enriquecimiento en el periodo. Las variables fueron construidas de la siguiente manera. Para establecer la condición de especialización de un hogar se definió la variable dicótoma Hogar Bi-activo, que toma el valor 1 cuando ambos cónyuges participan en el mercado laboral (no se especializan) y reciben, por ello, una remuneración económica. En caso contrario, la variable toma el valor 0. En contraste, la variable que mide el enriquecimiento del hogar es el cambio en los activos netos entre el periodo inicial y el final. Esta variable es continua y puede tomar tanto valores positivos como negativos.

En la construcción de la variable Bi-activo se tomaron en cuenta los datos captados en los tres períodos de la encuesta. Si un individuo (es decir, alguno de los cónyuges) declaró en alguno de los períodos que tuvo ingresos -durante los 12 meses previos- superiores a la mitad de un salario mínimo anualizado, entonces se consideró que estuvo activo en ese período. Sólo aquellos individuos que tuvieron dos o tres períodos activos fueron clasificados como participantes del mercado laboral en general. Por el contrario, se clasificó como no participantes en el mercado laboral en general a los individuos que registraron ya sea 0 o solamente un período activo.

La variable cambio en activos netos se construye como sigue. Primero, se mide la riqueza a partir del valor de mercado de todos los activos que posee el hogar, menos sus deudas reportadas en un punto del tiempo. Es decir, se miden los activos netos de cada hogar en los años 2002 y 2009. Luego, se calcula el valor de los activos netos del año 2009 en pesos del año 2002 para quitar los efectos de la inflación y hacerlo comparable con los activos netos de 2002. Finalmente, se calcula la diferencia en el valor de los activos netos de los hogares entre 2002 y 2009. Es decir, al valor de los activos en 2009 se le resta el valor de los activos en 2002.

Los principales activos que tenían los hogares mexicanos en el año 2002 -como se ilustra en el Cuadro 1- eran los bienes inmuebles. Este tipo de activos representaba 74.5% del total. La cifra es todavía mayor en 2009, lo que significa que la inversión en bienes inmuebles es la principal forma de ahorro de los hogares del país. Además de casas, otro rubro importante son los autos, que representan alrededor de 10 % del patrimonio de las familias. El resto de los activos están conformados por bicicletas, aparatos electrónicos, lavadora, estufa, electrodomésticos, máquinas, tractores, ganado vacuno, porcino, equino, aves y activos financieros.⁴

En ocasiones, el hogar informa en la encuesta que posee un activo, pero omite el valor que tiene. Los valores de las observaciones omitidas correspondientes a los inmuebles, automóviles y pasivos fueron imputados utilizando características particulares de los miembros del hogar, tales como la escolaridad, duración de la unión conyugal, ingresos, número de hijos y el valor de los demás activos. Los activos netos una vez hechas las imputaciones (no aparece en el Cuadro 1), de la muestra seleccionada ascendieron a $266.7 MDP en 2002 y a $428.1 MDP en 2009, a pesos constantes del año 2002. Esto equivale, en promedio, a $171,290 en 2002 y $274,951 en 2009 por hogar. Las cifras se asemejan a las obtenidas por ^{Noyola (2001)}, quien en 1998 encontró un promedio de riqueza por hogar en Monterrey de aproximadamente $240,421 (convertido a pesos de 2002) con la Encuesta nacional de ingresos y gastos de los hogares (ENIGH).

Se incluyeron también variables de control que podrían explicar la condición de especialización laboral del hogar o el cambio en la riqueza de un hogar en el periodo de estudio. Las variables se relacionan, principalmente, con las condiciones socioeconómicas del hogar y la pareja, así como las características específicas de la unión conyugal y la ocurrencia de algunos eventos adversos que se pueden considerar fortuitos.⁵

Las variables de carácter socioeconómico del hogar y la pareja son: los activos netos que tenía el hogar y número de hijos que habitaban el hogar en el año 2002, los ingresos anuales promedio de cada hogar (mismos que se calcularon con los ingresos anuales de cada cónyuge en los tres años que se levantó la encuesta), el promedio de los años de escolaridad formal que alcanzaron ambos cónyuges y el promedio de la calificación de la prueba Raven obtenido por la pareja, la cual mide la habilidad cognitiva de una persona. Aunque la prueba general para adultos contiene un total de 60 preguntas, la que se aplica en la ENNVIH es una versión reducida de 12 preguntas. Para efectos de este análisis, las pruebas se calificaron de manera lineal en una escala del 0 al 100.

Las variables relacionadas con características iniciales de la unión conyugal son la duración de la unión y el estado civil de la pareja. La primera es simplemente el número de años que la pareja tenía unida hasta el año 2002. Del estado civil de la pareja nos interesa conocer si vive en unión libre, por lo que se construyó una variable dicótoma que toma el valor 1 cuando la pareja vivía en unión libre en el año 2002 y toma el valor 0 en las parejas casadas.

Finalmente, se incluyeron otras variables dicótomas que buscan tomar en cuenta impactos económicos adversos sufridos por el hogar del año 2004 al año 2009, la identificación de hogares propietarios de negocios (no agrícolas) y la detección, si fuera el caso, de que el hogar forme parte de una comunidad rural. Los impactos o choques adversos que se tomaron en cuenta fueron enfermedad grave o accidente que requirió hospitalización, fracaso comercial, pérdida de vivienda por desastre natural y, en el caso de aquellos hogares con actividades agropecuarias, la pérdida de cosechas y la muerte de animales de producción.

3.4. Análisis descriptivo

Los datos seleccionados en total suman 1557 uniones. Al aplicar los factores de expansión del año 2002 representaban 4,322,107 hogares de todo México. De estos hogares, 26.5% pertenecen a alguna comunidad rural y el resto a una urbana (73.5%).⁶ En el Cuadro 2 puede verse el valor promedio y desviaciones estándar de cada variable.

En general, buscamos determinar si una serie de condiciones familiares como el número de hijos, estado civil, la antigüedad de la unión u otros, en un momento inicial determinado, que en este caso es el año 2002, impactan o al menos se relacionan con el aumento de la riqueza del hogar en los siguientes siete años. Es por ese motivo que se tomó el año 2002 como base y las cantidades monetarias se valuaron en pesos mexicanos de ese año.

Se encontró en la muestra que las uniones no especializadas o bi-activas representaban casi 36% del total. Para conocer mejor el comportamiento de ésta y las demás variables, además del promedio de sus valores y desviación estándar, dividimos la muestra en cuartiles de riqueza,⁷ como se muestra en el Cuadro 2.

Observamos mayor porcentaje de hogares con dos ingresos en los cuartiles de riqueza más altos. También detectamos que durante el período de análisis (7 años) existió un aumento en la riqueza de estos hogares de $115,714 pesos, es decir, un ahorro promedio de $16,500 pesos anuales.

En los cuartiles 2 y 3 se presentaron los promedios más elevados de ahorro. En contraste, el cuartil más rico fue el que menos ahorró. Nótese que el cuartil más rico acumuló menos, incluso que el cuartil más pobre. Este resultado debe interpretarse con reserva ya que, como se mencionó antes, un problema común en las encuestas de activos es que exista un nivel de sub-reporte de los activos financieros, especialmente en los hogares más acaudalados (^{Castillo, 2017}).

Dado que el activo principal de los hogares es su propia casa, se podría pensar que quizá las familias mexicanas encuentran una fuerte motivación para ahorrar hasta adquirir su propia vivienda, pero una vez que lo consiguen, relajan el consumo y deja de ser importante continuar acumulando más riqueza.

La unión libre representa 16.26% de todas las uniones y es notoria una mayor preferencia por la cohabitación en la mitad más pobre de los hogares a tal grado de presentar una proporción del doble respecto a la mitad más rica. La práctica de la cohabitación ha venido cambiando a lo largo del tiempo (ver Cuadro 3).

La duración de una unión conyugal está positivamente relacionada con su nivel de riqueza. El número de hijos tiende a disminuir con la riqueza. Sin embargo, las diferencias son pequeñas, el promedio en el cuartil más bajo fue de 2.45 hijos, mientras que en el más alto 2.25 hijos por hogar.

Se buscó incluir en el análisis los datos que, de manera teórica o empírica, han sido considerados determinantes de la riqueza (^{Vespa y Painter, 2011}). Se espera que, al dividirlos en cuartiles de riqueza distintos, muestren tendencias o algún comportamiento reactivo a ésta. La escolaridad tuvo un promedio general de 8.52 años contando uno de kínder. Por lo mismo, hablamos de un promedio de 7.5 años de educación básica o una educación equivalente a segundo de secundaria. El cuartil de riqueza más alto promedia 10.16 años mientras que el menor solamente 7.54 años, es decir, prácticamente una diferencia de secundaria terminada versus otro con solo la primaria terminada.⁸ La prueba Raven, por su parte, resultó altamente correlacionada con la escolaridad. El diseño de esta prueba es tal, que se espera que el promedio de las personas obtenga 50% de los aciertos. El total de la muestra obtuvo una puntuación promedio de 47.7% de aciertos, pero el cuartil más rico aventaja en más de seis puntos porcentuales a los demás.

Las parejas con mayores ingresos han acumulado más, lo que parece lógico; pero aquellos que tienen un negocio propio (13.3%) tienen una amplia ventaja, en proporción mayor de 2 a 1, para ubicarse en el cuartil más alto de riqueza. La media de los ingresos estuvo en $32,132 pesos anuales. El salario mínimo vigente durante ese año fue $39.74 pesos por día,⁹ por lo que el promedio reportado estuvo alrededor de 2.22 salarios mínimos.

Finalmente, se encontró que 33% de los hogares sufrieron impactos económicos adversos, sin una tendencia muy clara entre cuartiles. De los hogares seleccionados, el mayor porcentaje de uniones pertenecientes a comunidades rurales fue de 38.12% en el 2do cuartil, mientras que el menor de 18.17%, fue del cuartil superior.

4.1. Bi-actividad laboral

El Cuadro 4 concentra los resultados de la regresión logística. La primera columna de números muestra la razón de probabilidades correspondientes a cada una de las variables explicativas. Si esta razón es menor que uno, indica que la variable en cuestión reduce la probabilidad de que el hogar sea bi-activo. Por el contrario, si la razón es mayor que uno, entonces dicha variable incrementa la probabilidad de que el hogar sea bi-activo.

Hay seis variables significativas en el sentido estadístico. Dos de ellas se relacionan con la riqueza del hogar. Por cada 100 mil pesos adicionales que un hogar haya acumulado en activos netos o que tenga de riqueza inicial, la probabilidad de que éste sea bi-activo disminuye en poco más de 4%. Es decir, entre mayor sea la riqueza del hogar, menor es la probabilidad de que ambos integrantes de la unión decidan trabajar.

Si bien la riqueza se relaciona con una menor probabilidad de que ambos cónyuges trabajen, los ingresos promedio del hogar y la calificación promedio de los cónyuges en la prueba Raven (que es una medida de habilidad cognitiva) tienen el efecto contrario. Por cada punto porcentual adicional en la media de la calificación Raven, se incrementa la probabilidad de que el hogar sea bi-activo en 1 por ciento. De manera similar, por cada $10,000 pesos adicionales en el ingreso medio la probabilidad de que el hogar sea bi-activo se incrementa 38 por ciento. Así, debe ser claro que la probabilidad de ser bi-activos se eleva considerablemente en uniones de personas con mayor habilidad cognitiva, que sabemos que, usualmente, tienen también mayor educación e ingresos.

Las últimas dos variables significativas se relacionan con la tenencia de un negocio (no rural) y la ubicación del hogar, ya sea en una zona rural o urbana. Los resultados indican que tener un negocio incrementa la probabilidad de que el hogar sea bi-activo. En este caso, la probabilidad se incrementa 78% en relación con los hogares que no tienen un negocio. Por otro lado, si el hogar se encuentra en zona rural entonces se reduce la probabilidad de que sea bi-activo 41% en relación con los hogares de la zona urbana.

Una de las preguntas que se plantearon al inicio del artículo era si en México los hogares son bi-activos por necesidad. Los resultados del primer ejercicio econométrico sugieren lo contrario. Los matrimonios en los que ambos integrantes eligen dedicarse a las actividades laborales remuneradas son -como sugiere la teoría del uso del tiempo- aquellos en los que la tasa salarial puede superar al valor del trabajo en casa. De cualquier forma, vale la pena mostrar algunos datos relativamente sencillos que tienen el mismo sentido. En el Cuadro 5 se muestra el número de hogares mono-activos y bi-activos por quintil de ingreso. Como se puede apreciar, la bi-actividad laboral es más frecuente en los hogares de los quintiles superiores. Es notorio que la bi-actividad ocurre con muy poca frecuencia en el quintil de ingresos más bajo. Es decir, la bi-actividad no es común en los hogares con menores ingresos.

4.2. Riqueza acumulada y bi-actividad

En esta sección se presentan los resultados del ejercicio econométrico que relaciona la riqueza acumulada con la bi-actividad laboral de los hogares. En virtud de que el estudio contempla parejas unidas entre 1970 y 2002 es posible que existan grandes diferencias entre las uniones antiguas y las más recientes en cuanto a formas de pensar, etapas en su ciclo de vida y preferencias en general. Por esta razón, se llevaron a cabo tres regresiones. La primera considera todas las uniones. Las otras dos contemplan a las parejas unidas de 1980 en adelante y las unidas a partir de 1990, respectivamente.

Los resultados de las tres regresiones se encuentran en el Cuadro 6. Para llevar a cabo las estimaciones se usaron los factores de expansión que contiene la ENNVIH y, además, se estimaron coeficientes robustos. Es importante señalar que, como uno supondría, los coeficientes de las variables explicativas tienden a ser más significativos conforme el número de hogares contemplado en la regresión es más grande. En este sentido, no debe extrañar que la R cuadrada sea considerablemente más baja en la regresión que incluye solamente a las parejas unidas después de 1990.

De acuerdo con los resultados obtenidos en las primeras dos regresiones, los activos netos iniciales se encuentran alta y negativamente relacionados con el ahorro de los hogares. Esto significa que, entre más recursos económicos tiene inicialmente un hogar, encuentra cada vez menos motivos para seguir acumulando activos. En otras palabras, un hogar que ya tiene cierta cantidad de activos percibe el futuro menos incierto y, en consecuencia, tiene incentivos para destinar más recursos al consumo presente. Los activos netos iniciales no son significativos estadísticamente en la última regresión. Es decir, en las parejas cuya unión es relativamente más reciente.

Los coeficientes que corresponden a la unión libre no son significativos en las primeras dos regresiones, pero sí en la última. En todos los casos el signo es negativo. Esto es, las parejas que viven en unión libre acumulan menos activos que las parejas casadas. Diversas investigaciones afirman que la unión libre implica mayor inestabilidad (^{Osborne, Manning y Smock, 2007}; ^{Amador y Bernal, 2012}). En este tipo de unión se invierte menos tiempo y energía para mantener la relación; se asume que, en caso de problemas, es más fácil salir que reparar (^{Dush, Cohan y Amato, 2003}). Ello puede conducir a una menor acumulación de activos. Los resultados de la regresión indican que las parejas en unión libre que se juntaron después de 1990 ahorraron $64,917 menos que las parejas casadas también después de esa fecha. Aunque el coeficiente se mantiene negativo al incluir a las parejas cuya unión es más antigua, se reduce su valor y pierde significancia estadística. Parece que, conforme los años transcurren y la pareja se mantiene unida, se reduce la inestabilidad de la unión independientemente de que exista o no un contrato matrimonial. Por consiguiente, el ahorro de las parejas en unión libre que sobreviven el paso del tiempo es cada vez más parecido al de las parejas casadas.

La duración de la unión matrimonial resultó fuerte y significativamente asociada con el aumento de la riqueza de los hogares en las primeras dos regresiones. En promedio, existe un ahorro de $5,771 por cada año adicional de unión. Por su parte, el número de hijos estuvo negativamente asociado con la acumulación de bienes. Por cada hijo adicional, el ahorro se reduce aproximadamente en $23,000. Estas cifras tuvieron un alto grado de significancia estadística.

Aun y cuando se obtuvieron los datos de escolaridad, éstos guardaban un índice de correlación superior a 0.5 tanto con los ingresos promedio de la pareja como con la prueba de Raven. Por este motivo, se optó por incluir la variable de la prueba Raven en lugar de la escolaridad. El resultado indica que, por cada punto adicional en esta prueba, los hogares estarían acumulando $1,562 de riqueza adicional durante los siete años de estudio. Los ingresos promedio anuales, como pareciera lógico, también incrementan la cantidad de bienes acumulados por la pareja. En las parejas más jóvenes el impacto en el valor de los activos netos acumulados en siete años es de $3.88 por cada peso adicional de ingreso anual. En el grupo que incluye a las parejas de dos y tres décadas atrás, el impacto es de $4.3 y $4.2 pesos, respectivamente.

Por último, antes de analizar la variable de interés principal, vale la pena señalar que los hogares que cuentan con un negocio propio (no agrícola) se enriquecieron sustancialmente más que el resto de los hogares. Los hogares con un negocio acumularon en promedio $144,469 más en activos que su contraparte. Por el contrario, los hogares que viven en una comunidad rural acumularon $36,352 menos en activos que aquellos que viven en comunidades urbanas.

Uno de los objetivos principales del estudio es evaluar el efecto de la bi-actividad en la acumulación de riqueza de los hogares. En este sentido, las tres regresiones indican que la bi-actividad tiene un efecto negativo sobre la acumulación de activos. La diferencia en el ahorro (o acumulación de activos) entre parejas bi-activas y mono-activas fue mayor en las uniones recientes (-$93,756) y fue bajando conforme se agregaban aquellas con mayor antigüedad. En la regresión que incluye a todos los hogares se encuentra que -una vez controlado por el nivel de ingresos y otras variables- los hogares bi-activos ahorraron $64,913 menos que los hogares especializados o mono-activos; cifra que representa, aproximadamente, $9,270 pesos por año. Para tener una idea de la importancia de este monto se puede señalar que el ahorro medio de los hogares en ese mismo periodo fue de $115 mil pesos, aproximadamente.