GONZALEZ MARIANA VERONICA
Congresos y reuniones científicas
Título:
El trabajo informal urbano en Argentina: un análisis de los factores de riesgo mediante un modelo de panel para el período 1995-2003
Lugar:
Rosario
Reunión:
Congreso; Jornadas Internacionales de Estadística; 2006
Institución organizadora:
Sociedad Argentina de Estadística, Sociedad Chilena de Estadística y Grupo Argentino de Biometría
Resumen:

El trabajo informal, o no registrado, constituye una porción importante del mercado laboral de Argentina que exhibe una tendencia creciente a lo largo del último decenio, y que es motivo de seria preocupación social, por las negativas consecuencias y perniciosos efectos que trae aparejado. Aquí se presenta un estudio del comportamiento de esta modalidad ocupacional, en cuya primera parte se calculan las tasas de cambio de estado (de formal a informal y viceversa) para la población ocupada de todo el país. Luego se aplica un modelo de respuesta binaria para identificar los factores de riesgo más importantes que se asocian al trabajo no registrado. La información fue tomada de las bases de datos de la Encuesta Permanente de Hogares correspondientes a las ondas de los años 1995 a 2003. Como es sabido, el diseño muestral de la misma contiene un traslapamiento parcial, a raíz del cual cada individuo es observado y medido en más de un momento del tiempo, creando una estructura anidada, cuyas correlaciones, si no son aisladas, pueden afectar seriamente el valor que se obtienen para los parámetros. El modelo de riesgo para datos en panel que se utilizó, permitió conseguir estimaciones de calidad muy superior a las que se obtienen si se ignora la mencionada estructura de cluster. El soft estadístico empleado es Stata 9.0. Los resultados revelan que algunas de las principales variables que contribuyen a determinar la probabilidad de pertenecer al sector informal son: carácter de la ocupación (permanente/ no permanente), tipo de establecimiento (público/privado), edad, sexo, nivel de educación y región, entre otras. Algunas interacciones entre las variables también se presentan como significativas y son de interesante interpretación.