Analizar datos es, que se le va a hacer, una de las cosas más agradables del mundo en mi humilde parecer. Y habiendo, entonces, empezado a realizar tan placentera tarea con los datos de mi tesis, no estará de más -aunque sea de forma muy preliminar- mostrar algunos de los primeros resultados.
Datos y Metodología.
El lector bien puede saltarse esta sección si quiere ir directo a los resultados. Pero hay que describir de donde salen estas cosas: La fuente de los datos es la Encuesta de Protección Social, que permite trabajar con historias laborales (en principio desde 1980). Ahora bien como las historias laborales en la EPS son recogidas por memoria, y bien sabemos que de la memoria de los entrevistados no cabe exigir demasiado, hemos pensado que 1999 (a 3 años de la primera ola, realizada el 2002) puede ser un buen punto de inicio. Se finaliza el 2008 de forma de tener una década completa -que permite que ‘sucedan’ diversas cosas en la historia laboral-, y porque es el último año del cual se tiene información completa en la EPS (la EPS 2009, la última publicada, no tiene datos de todos los casos para todos los meses 2009).
Se usaron solo casos con información completa (i.e sin brechas y que respondieran todas las olas), y se usaron -dado que nos interesan trabajadores por cuenta propia- casos de personas que tuvieran al menos una de sus situaciones laborales como trabajador de este tipo. Esto arroja un total de 3.282 casos para análisis.
El análisis realizado fue análisis de secuencias (se usó en particular el paquete TraMineR para R –aquí el manual en línea-). Las secuencias fueron generadas mediante combinación de condición laboral (trabaja, desocupado e inactivo) y de categoría laboral (empleador, cuenta propia, asalariado, otros -por ejemplo, Familiar No Remunerado). Ellas fueron simplificadas para el análisis a 4:
- Empleador
- Cuenta Propia
- Dependiente (incluye asalariado y otros)
- Sin Trabajo (desocupado e inactivo).
Otros tenía menos de 1 mes promedio por persona por lo cual en general resultaba mejor -para simplificar el análisis- reunirlo con asalariados (todos los otros eran, de una forma u otra, dependientes). Y aunque la diferencia entre desocupado e inactivos es muy importantes, para nuestros propósitos lo más crucial es sencillamente que ninguno de ellos trabaja).
Para generar segmentos -que es uno de los usos comunes de este tipo de análisis- se usó como medida de distancia Optimal Matching (hay otras alternativas, pero OM tiene más tiempo y algo mejor lo conozco, aún cuando se ha discutido bastante sus limitaciones en la literatura), y los grupos fueron generados mediante un cluster jerárquico (usando Ward como mecanismos de aglutinación).
Y ahora a los datos.
Resultados Generales.
Antes de describir los segmentos, resulta de interés -en todo caso- determinar algunas características generales de las historias: ¿Cuanto tiempo pasan nuestras personas en cada estado? ¿Por cuantas situaciones laborales pasan las personas? ¿Que tipo de secuencias de estados son las más comunes?
Los resultados de todas estas preguntas llevan a una conclusión clara: los trabajadores por cuenta propia no son, finalmente, un conjunto de personas aparte y claramente separado del resto.
En primer lugar, porque entre quienes han tenido esa experiencia, el porcentaje de tiempo (en una década completa) que están como trabajadores por cuenta propia es menos del 50%. Específicamente, un 46,2%.
Tabla 1. Tiempos Medios por Estado.
| Variable | Empresario | Cuenta Propia | Dependiente | Sin Trabajo |
|---|---|---|---|---|
| N° Meses (en 10 años) | 5,5 | 55,4 | 29,8 | 29,3 |
| Porcentaje | 4,6% | 46,2% | 24,8% | 24,4% |
En segundo lugar, y claramente asociado a lo anterior, porque sólo tener como experiencia ser cuenta propia es algo relativamente escaso entre estos trabajadores: Sólo un 11% de las trayectorias son de trayectorias de personas que sólo han sido trabajadores por cuenta propia. El gráfico muestra además que en nuestros datos existe una gran variedad de secuencias (las 10 primeras suman sólo un 44.2% de ellas)
Gráfico 1. 10 Tipos de Secuencias más Frecuentes (en Porcentaje)
Esta diversidad de secuencias (y estamos observando sólo en términos de pasos en ellas, no tomando en cuenta la duración) hace entonces preguntarse también, ¿cuantas situaciones pasa alguien que ha sido trabajador por cuenta propia en una década? Los números al respecto son bastante claros, en promedio son 3,98 situaciones (o sea, la duración por situación es de alrededor 2,5 años en promedio). La mediana es 3, y el cuartil 1 ocurre en 2 situaciones y el cuartil 3 tiene 5 situaciones (o sea, el 50% de los casos tiene entre 2 y 5 situaciones distintas en 10 años). El máximo en la muestra es de 28 situaciones distintas (que es casi 3 por año). Si tomamos en cuenta que la medida de cambio de situación es sólo el cambio de categoría laboral y no incluye, por ejemplo, cambiar de trabajo siendo en ambos asalariado, podemos observar la inestabilidad de estas trayectorias.
La diversidad de trayectorias envía de inmediato a la siguiente pregunta: ¿Qué tipos de trayectorias existen?
3 tipos de trayectorias entre trabajadores por cuenta propia.
Una clasificación jerárquica tiene la ventaja que permite, al observar el dendrograma completo, determinar visualmente el mejor número de grupos, y además permite establecer cómo ellos se relacionan entre sí. El dendrograma generado para este análisis muestra que 3 es el número más adecuado para clasificar (como lo muestra con claridad el gráfico 2). De hecho, realice algunos análisis con otro número de grupos (6 que correspondía el punto en que cada uno de los principales se dividía), pero no arrojaba mayores diferencias. También nos muestra el dendrograma que dentro de estos 3 grupos centrales hay dos que están más cercanos entre sí (el grupo de la derecha es el primero que se diferencia). En los gráficos y tablas que se presentan a continuación entonces los Grupos 1 y 3 son más cercanos entre sí que lo que lo son en relación al Grupo 2.
Gráfico 2. Dendrograma de Historias Laborales de Categoría.
Una primera forma de determinar en qué consisten estos segmentos consiste en observar la evolución de los estados a lo largo del tiempo, que es lo que muestra el siguiente gráfico (la escala es mes, por lo que y229 se refiere al mes 229 desde el inicio del período de la EPS, que es Enero de 1980, para publicación serán corregidos estos problemas)
Gráfico 3. Evolución de Estados Laborales entre Segmentos
Los resultados nos muestran que:
- El G1 (40,2% de la población) es claramente un grupo de alta predominancia de trabajadores por cuenta propia (aun cuando esta es algo más baja posteriormente)
- El G2 (36,1%) es un grupo de trabajadores asalariados que convive con períodos de independencia (y de estar sin trabajo)
- Y finalmente el G3 (23,7) es un segmento de personas que no tienen trabajo pero que cuando lo hacen son trabajadores por cuenta propia.
Uno de los segmentos que aparecía en el análisis con 6 grupos era uno que combinaba ser empleador y luego pasaba a ser trabajador por cuenta propia (y era el único que tenía una personalidad propia al desglosarse en mayor detalle los grupos), este grupo queda subsumido en el G1 en la actual clasificación.
Estos resultados se muestran también con claridad cuando se examina el tiempo promedio de cada grupo en cada uno de los estados como se hace en la siguiente tabla:
Tabla 2. Tiempos Medios por Estado en cada Segmento (Porcentaje)
| Estado | G1 | G2 | G3 |
|---|---|---|---|
| Empresario | 7,7% | 3,1% | 1,7% |
| Cuenta Propia | 76,5% | 24,6% | 27,7% |
| Dependiente | 6,4% | 57,1% | 6,8% |
| Sin trabajo | 9,3% | 15,2% | 63,8% |
Efectivamente el G1 es un grupo centralmente de trabajadores por cuenta propia. Ahora bien, ni siquiera en ellos la mayoría sólo ha sido trabajador por cuenta propia: un 27% del segmento tiene ese tipo de trayectoria. Es además el grupo que tiene mayor presencia de situaciones empresariales (de hecho es tan común como ser dependiente para ellos).
El G2 es un grupo de asalariados que además tiene experiencias de cuenta propia: 57% del tiempo como asalariado y 25% como cuenta propia. Es interesante que este grupo tiene mayor permanencia sin trabajo que el G1 (15,2% contra 9.3%). Es además un grupo muy diverso en sus tipos de trayectorias: las 10 más comunes suman un 35,8% del total del grupo.
El G3 se define por el hecho de ser inactivo (64%), y que cuando trabaja tiende a ser cuenta propia (28%), más que dependiente. De hecho, las 4 secuencias más comunes del grupo son solo movimientos entre ser cuenta propia y estar sin trabajo.
Las referencias a la diversidad de trayectorias también nos hace preguntarnos sobre el número de situaciones laborales. Es relevante mencionar que sólo en el G1 es posible tener un solo estado (i.e el estado de ser sólo cuenta propia quedo en ese grupo, y dado que el universo tiene esa condición no es posible un sólo estado en los otros grupos). Los gráficos de Boxplot que se muestran a continuación son una indicación, en todo caso, de la diferencia que existe entre los grupos a este respecto:
Gráfico 4. Boxplot de Número de Situaciones Laborales por Segmento
Los resultados nos muestran que claramente el grupo 2 es el de mayor dispersión (el único donde el rango intercuartil supera las 5 situaciones, y donde más se extiende la dispersión hacia arriba -aún cuando es el G3 el que tiene la mayor dispersión absoluta, producto de algunos outliers. Por otra parte, el G1 tiene una dispersión bastante más baja -el Cuartil 3 se ubica al nivel o debajo del nivel de Cuartil 1 de los otros segmentos. En otras palabras, a pesar que ser cuenta propia es un estado relativamente inestable, y que se tiende a combinar con otras alternativas, quienes se concentran en ser trabajadores por cuenta propia tienen mayor estabilidad (y por lo tanto menos cambios de estado).
Entre la inestabilidad y la estabilidad, la diversidad y las combinaciones de estado hay mucho que decir. Y eso que no hemos tomado en cuenta hasta ahora nada de su ubicación social (no hemos dicho quienes son), ni tampoco de sus otras características laborales (por ejemplo, que tipo de oficios o en que sectores de la economía trabajan). Pero todas esas cosas son para otras entradas sobre el tema.
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