Читать книгу Género en el Perú - Группа авторов - Страница 8
ОглавлениеCaracterización de la pobreza de tiempo en el Perú: ¿son las mujeres las más pobres?
Arlette Beltrán
Universidad del Pacífico, Departamento de Economía
Pablo Lavado
Universidad del Pacífico, Departamento de Economía
Brenda Teruya
Centro de Investigación de la Universidad del Pacífico
1. Introducción
El concepto de pobreza de tiempo identifica como pobres a aquellas personas que asignan mucho tiempo a realizar demasiadas tareas durante el día y no pueden destinar un mínimo de horas a actividades relacionadas con el ocio o el cuidado personal (Zacharias, Antonopoulos y Masterson, 2012). Esta situación debería incluirse en el cálculo de cualquier medida de bienestar de un individuo, dado que no solo interesa que una persona acceda a los ingresos o bienes de consumo que le permitan satisfacer sus necesidades básicas, sino también que tenga el tiempo necesario para disfrutar de ellos.
Al calcular la pobreza monetaria en función de la canasta básica de consumo, se asume que el individuo, además de desempeñarse en el mercado laboral, tiene tiempo para realizar otras actividades, como preparar sus alimentos o descansar. Por lo mismo, sería interesante establecer qué características tienen las personas pobres de tiempo, dado que aquellas que tienen carencias monetarias han sido muy bien identificadas en distintos estudios y mediciones. El resultado podría ser útil para diseñar políticas públicas que tengan en cuenta las restricciones de tiempo de las personas sin involucrar a la mano de obra no remunerada de la familia para alcanzar los objetivos de dichas políticas. Ese sería el caso de programas como Vaso de Leche, Comedores Populares, Juntos (transferencias monetarias condicionadas), entre otros, que requieren el concurso activo del beneficiario para poder llevar ayuda a los más necesitados. En este sentido, cabe resaltar que los hogares pobres monetarios y pobres de tiempo se enfrentan a disyuntivas más complicadas que los hogares que no son pobres de tiempo, porque no pueden disponer de horas adicionales para contrarrestar sus restricciones financieras.
Una de las características más importantes de los pobres de tiempo es que tienen rostro de mujer, ya que los roles de género, que determinan los deberes, las prohibiciones y los comportamientos de las personas que pertenecen a un sexo determinado, suelen discriminar en contra de las mujeres: son ellas quienes llevan principalmente la carga de las tareas domésticas (no remuneradas). En ese sentido, el presente trabajo busca caracterizar la pobreza de tiempo, identificando quiénes son aquellas personas que sufren principalmente de este mal y mostrando hasta qué punto son las mujeres quienes se ven afectadas por dicho problema.
El texto se divide en seis partes: la introducción; el marco teórico, que expone el modelo económico a partir del cual se analiza la pobreza de tiempo; la revisión de la literatura empírica más reciente que ha trabajado el tema de pobreza de tiempo desde diversos objetivos y dimensiones; la metodología de estimación y la descripción de la base de datos utilizada; los principales resultados cuantitativos, y las conclusiones.
2. Marco teórico
El concepto de pobreza ha evolucionado durante los últimos años. Su definición más tradicional hace referencia al estado en el cual un individuo carece de los recursos monetarios necesarios para adquirir una canasta básica de consumo, tanto de alimentos como de otros bienes (Hagenaars y De Vos, 1988). Estos recursos monetarios se reciben en compensación por el tiempo asignado a una labor remunerada en el mercado laboral. El tiempo que un individuo dedica al trabajo remunerado dependerá de sus preferencias y restricciones, y restará horas disponibles a las actividades domésticas, el cuidado personal y el ocio. Los modelos microeconómicos de asignación de tiempo en el hogar valoran el ocio y la producción dentro de la casa. Recientemente se están tomando en cuenta estas valoraciones desde una perspectiva macroeconómica, a fin de incluirlas en las cuentas nacionales1. Esto ha llevado a desarrollar el concepto de pobreza de tiempo más allá de la simple medición monetaria.
Los pobres de tiempo son aquellas personas que asignan mucho tiempo a realizar demasiadas tareas durante el día, como el trabajo remunerado o las labores del hogar, por lo que no pueden destinar un mínimo de horas a actividades relacionadas con el ocio o el cuidado personal (Zacharias et al., 2012; Beltrán y Lavado, 2015). Para comprender la relevancia de este concepto debe tenerse en cuenta que los individuos con menos tiempo están extremadamente presionados y se enfrentan a disyuntivas más complicadas que los no pobres de tiempo (Bardasi y Wodon, 2006). La situación se agrava si los pobres de tiempo son además pobres monetarios, ya que tienen que sacrificar su tiempo de ocio para destinar más horas al trabajo remunerado2.
Resulta importante evaluar la pobreza de tiempo junto con la pobreza monetaria, a fin de tener una visión más clara de los problemas y las restricciones que enfrenta una familia. Si solo evaluamos la pobreza monetaria, estaremos partiendo de dos supuestos cruciales: que en los hogares se invierte cierta cantidad de tiempo para lograr un estándar de vida deseado y que el tiempo restante es suficiente para el cuidado personal y el ocio (Zacharias et al., 2012). Para ilustrar el concepto conviene comparar dos hogares pobres monetarios en donde solo uno de ellos enfrenta también la pobreza de tiempo; el problema de este último es que no podrá ni siquiera intercambiar bienes de producción doméstica (no tiene el tiempo para ello) a fin de acceder a bienes de mercado que le permitan aliviar sus carencias monetarias (Beltrán y Lavado, 2015). Dada esta complementariedad de las definiciones de pobreza, Vickery (1977) sostiene que una política que busca aliviar la pobreza monetaria sin tener en cuenta la pobreza de tiempo estaría discriminando en contra de los hogares donde son pocas las personas que pueden realizar las actividades del hogar, como aquellos donde hay un solo adulto.
Para calcular la pobreza de tiempo en el caso peruano, Beltrán y Lavado (2015) utilizan la metodología de Zacharias et al. (2012), en la que el punto de partida es una identidad que iguala el total de horas de la semana (168) a aquellas que se dedican a las diversas tareas que realiza la persona i: actividades productivas en el mercado laboral (Li), actividades del hogar (Ui), cuidado personal (Ci) y ocio (Vi):
El déficit de tiempo determina cuántas horas al día le faltan a una persona para completar las labores mínimas de cuidado personal. La forma de hallarlo consiste en restar de las 168 horas de la semana el mínimo de horas que debieran utilizarse en el cuidado personal y en las actividades reproductivas no sustituibles (M), es decir, aquellas que no se pueden comprar en el mercado, como el tiempo de conversación entre padres e hijos. Luego se restan las horas de actividades sustituibles en el mercado (R), como cocinar o lavar, las que, para todo fin práctico, podrían encargarse a un tercero por un salario. Finalmente, se resta el trabajo remunerado que se realiza en el mercado:
M, Lij y Rij suelen obtenerse de información recogida a través de encuestas de uso del tiempo, como la que se llevó a cabo en el Perú en 2010. El coeficiente αij captura disparidades en la división de las tareas del hogar y se calcula como la proporción de tiempo efectivo que el individuo i destina a las actividades sustituibles en su hogar j. Las horas dedicadas a algunas actividades no sustituibles, como el ocio, que en muchos casos no se pueden calcular con esa encuesta, provienen de estándares mínimos propuestos por Vickery (1977)3. Finalmente, diremos que un individuo tiene déficit de tiempo si es que Xij es menor que cero y en tal situación será considerado como pobre de tiempo.
En cambio, si se deseara calcular el déficit de tiempo por hogar, se sumará el que ostenta cada uno de sus miembros, siempre que Xij sea negativo, es decir:
De acuerdo con esta metodología, no se considera que una persona con superávit pueda compensar el déficit de otro integrante en la familia. De esta manera, un hogar será pobre de tiempo si al menos uno de sus miembros lo es4.
3. Revisión de literatura
La pobreza de tiempo se ha estudiado cada vez más en los últimos años y se ha tratado de estimar bajo diferentes enfoques. Además, se ha logrado caracterizar a aquellas personas que pueden considerarse pobres de tiempo en función de su edad, sexo, composición de su hogar y acceso a programas sociales. A continuación, revisaremos algunos de estos trabajos, especialmente aquellos en donde hay una mención explícita sobre las diferencias de género de este problema.
El hecho de ser mujer está muy relacionado con la pobreza de tiempo, de acuerdo con Arora (2015), ya que las mujeres tienen menos flexibilidad para asignar su tiempo que los hombres, lo que las hace más vulnerables a dicha situación y podría terminar perpetuando, también, su condición de pobreza monetaria. Para determinar la pobreza de tiempo, el autor usó la metodología Foster-Greer-Thorbecke, que consiste en calcular tres medidas: a) el conteo de pobres (headcount index); b) la distancia a la línea de pobreza, que mide su magnitud, y c) la determinación de la distancia al cuadrado de la línea de pobreza, que aproxima su dispersión. Asimismo, tuvo en cuenta la encuesta de uso del tiempo realizada en Mozambique, en el 2013, y logró diferenciar entre la pobreza con actividades simultáneas y sin ellas; la importancia de esta distinción radica en que las mujeres suelen realizar varias actividades a la vez, como cuidar a los niños mientras preparan la comida o lavan la ropa. Descubrió que cuando se consideran actividades simultáneas, la brecha de género en contra de la mujer se incrementa.
Bardasi y Wodon (2006) resaltaron la importancia de la pobreza de tiempo al afirmar que el bienestar de las familias lo determina el ingreso (o consumo), pero también la disponibilidad de tiempo. Estimaron la probabilidad de ser pobre en función de diversas variables del hogar y del área geográfica donde vive la persona y diferenciaron los cálculos según el sexo. A partir de la encuesta de uso del tiempo realizada en Guinea (2002-2003), en la Encuesta Integrada Básica para la Evaluación de la Pobreza (EIBEP, por sus siglas en francés), encontraron que, en general, las mujeres trabajan más horas que los hombres. En el mismo estudio se exploró el efecto que tiene la presencia en el hogar de niños entre 6 y 14 años sobre la pobreza de tiempo y hallaron que, si bien ellos necesitan más tiempo del adulto que los cuida, constituyen también una ayuda importante en el hogar. De esta manera, concluyeron que los niños reducen la pobreza de tiempo en el hogar, ya que alivian el trabajo doméstico. Sin embargo, dicho resultado no es definitivo debido a los problemas en la recolección de actividades simultáneas.
En un trabajo más reciente, Bardasi y Wodon (2009), utilizando la misma base de datos de su estudio anterior para Guinea, compararon los perfiles de pobres bajo dos definiciones: los pobres de tiempo, sin importar la pobreza monetaria, y los pobres en ambos aspectos, separando hombres y mujeres en cada caso. El principal resultado es que las mujeres suelen estar peor en ambas definiciones. Respecto del número de hijos, identificaron dos efectos que se contraponen: los niños pequeños demandan más tiempo de cuidado, mientras que los mayores colaboran en las tareas domésticas.
El estudio de Gammage (2011) en Guatemala analizó la relación entre transferencias condicionadas y la pobreza de tiempo. El análisis utilizó la Encuesta Nacional de Condiciones de Vida (ENCOVI) del 2000, que incluye un módulo de uso de tiempo. En particular, analizó el programa Mi Familia Progresa desde una perspectiva de género, enfocándose tanto en la pobreza de tiempo como en la de ingresos y concentrándose en determinar el impacto de las transferencias condicionadas en la incidencia y la gravedad de la pobreza de tiempo. El principal resultado fue que, a pesar de que las transferencias condicionadas han sido satisfactorias para reducir de manera inmediata la pobreza de ingresos, también pueden incrementarla, dado que cumplir con la condicionalidad impuesta por estos programas requiere invertir más tiempo, por ejemplo, para llevar a los niños a un establecimiento de salud. Finalmente, observó que hay más mujeres que reportan trabajar más allá que la línea de pobreza de tiempo.
Un trabajo de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OECD, por sus siglas en inglés) (2013) utilizó el Estudio Multinacional sobre el Uso del Tiempo (MTUS, por sus siglas en inglés) de diversos años entre fines de los noventa y principios del 2000, para Canadá, Holanda, Estados Unidos, España, Dinamarca, Alemania, Noruega, Eslovenia, Francia, Austria e Israel. Buscaba capturar diferencias de género relevantes en el bienestar, sosteniendo como hipótesis que dichas diferencias se han ido reduciendo con el paso del tiempo. Para probarlo calculó el tiempo discrecional por día (el tiempo disponible total en un día menos el tiempo de trabajo remunerado, no remunerado y cuidado personal) y consideró que una persona era pobre en tiempo si disponía de menos del 60 % de la mediana de tiempo discrecional. Sus resultados mostraron que las mujeres tienen menos tiempo discrecional y son más pobres de tiempo. Además, los hijos menores de 18 años restaban tiempo discrecional y aumentaban la pobreza de tiempo, al igual que el hecho de estar empleado en el mercado laboral.
Vickery (1977) ofreció una definición de pobreza con dos dimensiones que pueden estar interconectadas, la de ingreso y la de tiempo, y luego definió la pobreza voluntaria e involuntaria. Los pobres voluntarios eran aquellos que cambiando la asignación de tiempo en el mercado laboral y no laboral podrían potencialmente salir de la pobreza. Los pobres involuntarios eran aquellos que, a pesar de cambiar su asignación de tiempo, se mantendrían en una situación de pobreza. Utilizando una base de datos elaborada por Kathryn Walker en 1967, a partir de un estudio de 1400 hogares de Estados Unidos que incluye el tiempo específico utilizado por cada individuo durante el día, calibró los umbrales necesarios de tiempo a partir de los cuales una persona es pobre involuntariamente; luego, determinó el total de personas que estarían bajo las líneas de pobreza encontradas. Argumentó que los esquemas de ayuda social que definen la pobreza en términos solo de dinero crean desigualdades entre hogares de distinto número de adultos, y que muchas familias pobres no podrán salir de la pobreza por sus propios medios. Por ello, sin ayuda económica, muchas madres solteras no serían capaces de ganar lo suficiente en un trabajo a tiempo completo para mantener a sus hijos.
Zacharias et al. (2012), en su estudio para Argentina, Chile y México5, sostienen que muchas personas experimentan la presión del tiempo, que no son pocos los casos en los que esta induce a la pobreza y que, sin embargo, es invisible para las líneas oficiales de pobreza e incluso para su medición multidimensional. A fin de incorporar la dimensión temporal en el cálculo de la pobreza, identificaron el tiempo y dinero que requiere un individuo para sobrevivir, y establecieron qué individuos están bajo dichos requerimientos. Con ese propósito, modificaron el ingreso y monetizaron la pobreza de tiempo. De manera concreta, el hogar es pobre si no tiene suficiente dinero para comprar la canasta básica o los sustitutos necesarios (según la Medida de Pobreza de Ingreso y Tiempo de Levy Institute [LIMTIP, por sus siglas en inglés]). Descubrieron que la diferencia entre la pobreza LIMTIP y la oficial es considerable y que las estadísticas oficiales subestiman las necesidades de los pobres, especialmente en el caso de familias con niños menores de seis años.
En resumen, podemos observar que la literatura ha tomado la pobreza de tiempo como variable explicativa y como concepto por explicar. Algunos estudios (Arora, 2015; Bardasi y Wodon, 2006, 2009; y OECD, 2013) aplican la metodología Foster-Greer-Thorbecke en el sentido de que no solo se interesan por contar el número de pobres, sino también por cuantificar qué tan pobres son respecto de un estándar fijado. El presente trabajo también tiene esa característica, pues incluye el cálculo del déficit de tiempo. Otros trabajos, como Bardasi y Wodon (2009), Gammage (2011), Zacharias et al. (2012) y Ghosh (2016), integran los conceptos de pobreza monetaria y pobreza de tiempo para encontrar las situaciones en las que un individuo enfrenta una mayor vulnerabilidad. Este estudio no compara ambas relaciones, sino que se concentra en la pobreza de tiempo únicamente. Asimismo, se interesa por caracterizar esta dimensión de la pobreza y especialmente su enfoque de género.
4. Metodología
4.1 Estimación de la pobreza de tiempo
Con el objetivo de estudiar las diferencias de género del déficit y la pobreza de tiempo, se estimará un modelo para cada fenómeno. El primero caracteriza el déficit:
Donde Yi es el déficit de tiempo de la persona, medido en horas, tal como fue definido en (2)6. La variable explicativa de interés es el sexo del individuo7. Se estima por mínimos cuadrados ordinarios.
El segundo modelo caracteriza la pobreza de tiempo:
Donde Zi es una variable dicotómica que toma el valor de 1 si es que el i-ésimo individuo es pobre de tiempo, y 0 de otro modo. El método de estimación utilizado fue un logit binomial8.
En ambos casos, se trabajaron regresiones específicas distinguiendo por área geográfica y terciles de ingreso. El análisis se concentró solamente en los jefes de hogar o sus cónyuges bajo el supuesto que, al ser los responsables de la conducción de la casa, la pobreza de tiempo es más relevante (y posiblemente más evidente) en ellos que en los otros miembros del hogar.
Para calcular cómo afecta el sexo a la pobreza de tiempo no basta con observar los coeficientes resultantes asociados a dicha variable. En el caso del segundo modelo, es interesante estimar la probabilidad de ser pobre de tiempo según el sexo. Para ello, primero se determinará por separado la probabilidad de ser pobre de tiempo para una mujer y para un hombre, ambos con las características del promedio; luego se calculará la diferencia entre ambos en puntos porcentuales; ello se conoce como el efecto impacto del sexo (EIsexo). En particular:
En el caso del modelo de déficit de tiempo, que se estima con el método de MCO, el EI del sexo será directamente el parámetro β estimado que se asocia a dicha variable.
4.2 Descomposición de Oaxaca-Blinder
Además de medir las diferencias de género en la pobreza y déficit de tiempo, se busca estimar de dónde provienen dichas diferencias. Para ello se propone llevar a cabo una descomposición del déficit de tiempo utilizando la metodología de Oaxaca (1973) y Blinder (1973), la cual permite identificar un efecto diferenciado entre las características observables o dotaciones de los individuos y aquellas que no son observables. Una de las explicaciones más comunes del componente inobservable es la discriminación: parte del déficit se explicaría porque las mujeres se encuentran discriminadas tanto en el mercado laboral (discriminación negativa) como en el trabajo dentro del hogar (discriminación positiva). Formalmente, sea la siguiente cualquiera de las dos especificaciones de pobreza utilizadas:
donde i = hombre, mujer. Restando los resultados para Y entre hombres y mujeres:
sumando y restando a la derecha el término XhBm:
y reordenando:
El primer sumando de la derecha de (10) representa las características observables X que explican la diferencia de la pobreza de tiempo entre hombres y mujeres (su diferencia en dotaciones o magnitudes para las variables explicativas; por ejemplo, en qué medida hablan castellano, qué tanto gastan, qué edad tienen, etcétera). La parte inobservable muestra cómo cambia el efecto de la variable explicativa por el hecho de ser hombre o mujer (es el diferencial de los betas observados)9.
En este estudio utilizaremos esta descomposición para identificar cuáles son las variables más relevantes que explican la diferencia de pobreza de tiempo entre hombres y mujeres, y en qué proporción pueden vincularse con aspectos relacionados a la dotación que cada variable explicativa tiene para cada tipo de individuo o si tienen que ver con factores que no pueden explicarse (la valoración intrínseca de cada factor explicativo).
5. Estimación y resultados
5.1 Base de datos y descripción de las variables
Se utilizó la Encuesta Nacional de Uso del Tiempo (ENUT) realizada en el Perú por primera y única vez en el 2010. Se trata de una base de datos de individuos (representativa por zona geográfica urbana y rural) que contiene información sobre la distribución del tiempo de las personas de un determinado hogar entre distintos tipos de tareas: trabajo remunerado, cuidado de la salud, la familia y el hogar, los estudios, entre otros. La información sobre el uso del tiempo solo se recogió de individuos a partir de los doce años de edad. También se preguntó sobre las características del hogar/vivienda (se incluyó a miembros de todas las edades) y la situación laboral de sus integrantes. Se encuestaron un total de 4350 viviendas, que representaban 4459 hogares, integrados por un total de 17 490 personas (INEI-Mimdes, 2010). En la muestra que se utiliza para estimar los dos modelos propuestos previamente se incluyen solo jefes de hogar o cónyuges, por lo que queda un total de 5282 observaciones.
Con respecto a las dos variables dependientes, estas han sido tomadas de Beltrán y Lavado (2015), quienes las construyeron usando como base la metodología de pobreza LIMTIP de Zacharias et al. (2012), ya explicada en la sección del marco teórico.
Algunas estadísticas básicas de las principales variables que se van a utilizar se observan en la tabla 1. Así, el 57 % de la muestra son pobres de tiempo, situación que se explica por el hecho de que solo se está trabajando con jefes de hogar o sus cónyuges, quienes cargan con la mayor parte del trabajo en el hogar. Asimismo, el déficit de tiempo es, en promedio, 4,29 horas a la semana, es decir, a las personas les hace falta esa cantidad de horas para atender todas las actividades que realizan y cumplir con los tiempos mínimos de cuidado personal y descanso. Una familia promedio de la muestra tiene un gasto mensual per cápita de S/ 371 en el 2010, y vive en un hogar donde hay un niño menor de 14 años y dos adultos; solo uno de cada cinco hogares tiene además un adulto mayor. Asimismo, cuatro de cada cinco personas de la muestra tiene conviviente o está casado, y una de cada dos trabaja de forma independiente.
Del total de la muestra, el 44 % es mujer, el 91 % pertenece a la PEA ocupada y el 75 % habla castellano. Distintas proporciones de hogares cuentan con una vivienda con infraestructura y servicios adecuados: el 42 % tiene buenas paredes; el 56 %, piso adecuado; el 65 %, conexión de agua; el 62 %, combustible adecuado para cocinar; el 49 %, saneamiento dentro de la vivienda y el 83 %, electricidad. La población rural del distrito donde se ubica el hogar constituye, en promedio, el 30 %.
Tabla 1
Definición de variables y estadísticas descriptivas
| Variables | Definición | Media y desviación estándar |
| Dependientes | ||
| Pobre de tiempo | Dummy que toma el valor 1 cuando la persona es pobre de tiempo | 0,57 |
| (0,50) | ||
| Déficit de tiempo | Cantidad de déficit de la persona medido en horas | 4,29 |
| (21,10) | ||
| Controles | ||
| Gasto mensual promedio | Gasto mensual promedio del hogar | 371,08 |
| (265,06) | ||
| Años de educación | Años de educación del individuo | 10,73 |
| (5,34) | ||
| PEA ocupada | Dummy que toma el valor 1 cuando es parte de la PEA ocupada | 0,91 |
| (0,29) | ||
| Castellano | Dummy que toma el valor 1 cuando la persona habla castellano | 0,75 |
| (0,43) | ||
| Jefe de hogar | Dummy que toma el valor 1 cuando la persona es jefe de hogar | 0,68 |
| (0,467) | ||
| Número de hijos | Número de hijos menores de 14 años del hogar | 1,00 |
| (1,21) | ||
| Número de adultos mayores | Número de personas mayores de 65 años del hogar | 0,20 |
| (0,51) | ||
| Número de adultos | Número de personas entre 18 y 65 años del hogar | 2,15 |
| (1,10) | ||
| Paredes | Dummy que toma el valor 1 cuando las paredes son de ladrillo o bloque de cemento | 0,42 |
| (0,49) | ||
| Piso | Dummy que toma el valor 1 cuando el piso no es de tierra, sino de cemento, losetas, terrazos, cerámicos o similares, parquet o madera pulida, madera, láminas asfálticas, vinílicos y similares | 0,56 |
| (0,50) | ||
| Agua | Dummy que toma el valor 1 cuando el agua dentro de la vivienda es de red pública | 0,65 |
| (0,48) | ||
| Internet | Dummy que toma el valor 1 cuando el hogar tiene conexión a internet | 0,09 |
| (0,29) | ||
| Combustible | Dummy que toma el valor 1 cuando la energía que usa el hogar para cocinar es electricidad o gas | 0,62 |
| (0,49) | ||
| Desagüe | Dummy que toma el valor 1 cuando el desagüe dentro de la vivienda es de red pública | 0,49 |
| (0,50) | ||
| Electricidad | Dummy que toma el valor 1 cuando el tipo de alumbrado que usa el hogar es electricidad | 0,83 |
| (0,38) | ||
| Población rural | El porcentaje de población rural en el distrito donde vive la familia | 0,30 |
| (0,32) | ||
| Pareja | Dummy que toma el valor 1 cuando la persona tiene un conviviente o es casada | 0,82 |
| (0,388) | ||
| Independiente | Dummy que toma el valor 1 cuando la persona trabaja como independiente | |
| 0,474 | ||
| (0,499) | ||
| Sexo | Dummy que toma el valor 1 cuando es mujer | |
| 0,44 | ||
| (0,50) |
Fuente: ENUT
Elaboración propia
5.2 Resultados para el modelo de pobreza de tiempo
La tabla 2 muestra los resultados para el primer modelo de pobreza de tiempo, donde la dependiente toma el valor de 1 cuando la persona tiene esa condición. Como ya se mencionó previamente, el método de estimación usado es Logit, y se trabajan varias especificaciones del modelo: para toda la muestra (columna 1), para el sector rural y urbano (columnas 2 y 3, respectivamente) y para cada uno de los tres terciles de ingresos (las tres últimas columnas).
Tabla 2
Logit pobreza de tiempo
Errores estándares robustos entre paréntesis
Fuente: ENUT
Elaboración propia
Lo primero que resalta es que las mujeres son más pobres de tiempo que los hombres (columna 1). La explicación podría deberse a que los roles de género que se evidencian en la sociedad implican que ellas trabajan más tiempo en casa que los varones, adicionalmente a las labores que puedan realizar en el mercado de trabajo. Como se ve en la tabla 3, las mujeres se encargan de una cantidad de trabajo no remunerado mucho mayor: en promedio, ellas destinan casi 41 horas a la semana a realizar labores domésticas en comparación con solo 17 horas de los hombres. En cambio, si bien estos últimos trabajan más en el mercado, lo hacen solo 16 horas adicionales a las que dedican las mujeres.
Tabla 3
Número de horas a la semana asignadas a distintas actividades
| Tipo de actividad | Hombre | Mujer |
| Trabajo doméstico | 17,11 | 40,92 |
| Trabajo no doméstico (trámites, voluntariado) | 3,70 | 4,19 |
| Trabajo remunerado | 48,49 | 32,70 |
| Cuidado personal | 66,46 | 66,52 |
| Educación | 0,57 | 0,79 |
Fuente: ENUT
Elaboración propia
Otras variables explicativas de interés se describen a continuación. Cuando sube el gasto mensual per cápita de la familia, aumenta la probabilidad de ser pobre en tiempo, porque la cantidad de tiempo asociado a la generación de mayores recursos para financiar los gastos del hogar lleva a reducir los momentos disponibles para disfrutar del ocio. Por su lado, cuando se tiene más años de educación, la pobreza de tiempo disminuye, ya que este valioso recurso incrementa el bienestar familiar asociado a la posibilidad de acceder a más ayuda para realizar todas las tareas necesarias fuera y dentro del hogar. Cuando comparamos a las personas jefas de hogar con sus cónyuges vemos que estos últimos (mayoritariamente mujeres10) son quienes realizan más tareas en casa y, por tanto, son más pobres de tiempo. Por otro lado, cuando se tiene mayor número de personas adultas, adultas mayores o hijos menores de 14 años en el hogar, la probabilidad de ser pobre disminuye, ya que las tareas se pueden repartir entre más miembros. Asimismo, las personas que tienen pareja, ya sea que estén casadas o sean convivientes, también pueden repartirse las labores domésticas y son menos pobres de tiempo.
La pobreza de tiempo disminuye en hogares con mejores servicios, como los que tienen acceso a internet o combustible adecuado. De hecho, estos servicios hacen más fácil el trabajo en casa, pero también son una proxy de mayores ingresos y de la posibilidad de que en ese hogar se pueda buscar ayuda remunerada para realizar las tareas domésticas que se requieran. De otro lado, en la muestra completa se observa que aquellas familias que viven en distritos con una mayor proporción de población rural también muestran una pobreza de tiempo más elevada, como resultado de enfrentar un entorno en donde se dispone de bajos recursos y pobre dotación de servicios públicos. Por último, vemos que las personas que tienen un trabajo independiente son más pobres de tiempo, posiblemente porque enfrentan un horario de trabajo más disperso que les dificulta organizar su tiempo para dedicar parte de este al ocio o al cuidado personal11.
Al subdividir la muestra en áreas geográficas y terciles de ingreso, observamos algunas particularidades. La primera es que la variable gasto mensual per cápita mantiene su efecto positivo en todas las submuestras: cualquiera sea la zona o el nivel de ingresos de la familia, más gasto que financiar implica un mayor esfuerzo de sus miembros y, por tanto, mayor pobreza de tiempo. Igualmente, más miembros en la familia, sean hijos menores de 14 años, adultos o adultos mayores, reducen la pobreza de tiempo, ya que la ayuda en casa y la división de tareas entre más personas responsables alivia la carga de los jefes de hogar y sus cónyuges. Asimismo, los años de educación reducen la pobreza de tiempo en cualquiera de las submuestras.
Distinguiendo por zona geográfica, en el área urbana ser mujer y trabajar de manera independiente aumentan la probabilidad de ser pobre de tiempo, mientras que hablar castellano, tener pareja y tener internet, la reducen.
En cuanto a las diferencias por terciles de ingresos, vemos que las variables que tienen incidencia sobre la mayor parte de estas subdivisiones son el número de adultos mayores, el ser mujer, los años de educación, el ser jefe de hogar y no cónyuge, la ruralidad de la zona donde vive la familia, el tener pareja con la cual compartir las responsabilidades de la casa y los servicios básicos con los que cuenta el hogar (combustible adecuado para cocinar y desagüe dentro de la vivienda). Cabe resaltar que ser mujer aumenta la probabilidad de ser pobre prácticamente en todos los terciles de ingresos, excepto en el primero, en el que seguramente la pobreza monetaria genera la necesidad de que todos trabajen, ayuden y aporten por igual.
La tabla 4 nos presenta los efectos impacto12 de todas las variables explicativas incluidas en la regresión para la especificación con toda la muestra. Concentrándonos en los resultados significativos, vemos que, por un lado, ser mujer aumenta la pobreza de tiempo en 14 puntos porcentuales (pp), mientras que ser jefe de hogar, en vez de cónyuge, reduce la probabilidad de serlo en 13 pp. Por otro lado, contar con ayuda de miembros de la familia adultos, adultos mayores e hijos reduce dicha probabilidad en 4, 11 y 3 pp, respectivamente. Los servicios del hogar que más impactan sobre la mencionada probabilidad son tener combustible adecuado e internet, ya que disminuyen la probabilidad en 6 y 8 pp cada uno. Asimismo, hablar castellano y tener pareja reducen la pobreza de tiempo en 5 y 9 pp, respectivamente, mientras que ser trabajador independiente la aumenta en 5 pp.
Tabla 4
Efectos impacto del modelo de pobreza de tiempo para la muestra completa
| Variable | Efecto impacto | Promedio |
| Gasto mensual promedio | 0,0004 | 371,08 |
| Años de educación | -0,004 | 10,73 |
| pea ocupada | -0,060* | 0,91 |
| Castellano | -0,048** | 0,75 |
| Jefe de hogar | -0,129*** | 0,68 |
| Número de hijos | -0,028*** | 1,00 |
| Número de adultos mayores | -0,1,06*** | 0,20 |
| Número adultos | -0,035*** | 2,15 |
| Paredes | -0,031 | 0,42 |
| Piso | 0,020 | 0,56 |
| Agua | -0,023 | 0,65 |
| Internet | -0,083*** | 0,09 |
| Combustible | -0,055** | 0,62 |
| Desagüe | -0,036 | 0,49 |
| Electricidad | -0,023 | 0,83 |
| Pareja | -0,089*** | 0,30 |
| Independiente | 0,054*** | 0,82 |
| Población rural | 0,240*** | 0,474 |
| Sexo | 0,141*** | 0,44 |
Fuente: ENUT
Elaboración propia
5.3 Resultados para el modelo de déficit de tiempo
A continuación, se estima el modelo de déficit de tiempo utilizando el método de MCO. Los resultados se muestran en la tabla 5 para toda la muestra, y según el área geográfica y los terciles de ingreso.
Tabla 5
Regresión déficit de tiempo
Fuente: ENUT
Elaboración propia
Errores estándares robustos entre paréntesis
Los resultados son muy similares a los de la sección anterior. En particular y para la muestra completa, ser mujer, tener mayor gasto per cápita en el hogar, la proporción de población rural del distrito donde se ubica el hogar y ser trabajador independiente incrementan la magnitud del déficit. Por su lado, mejores servicios y recursos disponibles en la vivienda y el hogar lo disminuyen, así como también tener una mejor educación, hablar castellano, ser jefe de hogar y tener una pareja.
Si evaluamos el déficit según zonas geográficas urbana y rural y por terciles de ingreso, vemos que las variables que son más relevantes en cualquier especificación del modelo son aquellas vinculadas a la cantidad de hijos y de adultos que pueden colaborar en las tareas del hogar (sean o no adultos mayores) y a ser jefe de hogar, pues reducen el déficit, mientras que el gasto mensual promedio se incrementa.
Si analizamos la distinción urbana/rural, vemos que las variables más significativas son muy similares. Adicionalmente, hablar castellano y tener internet son variables significativas solo en el área urbana para explicar la reducción del déficit. En lo que se refiere a los terciles de ingresos, la proporción de población rural es altamente significativa para explicar el aumento del déficit de tiempo en todos los niveles de ingresos, mientras que ser mujer afecta, básicamente, dicha condición en los dos terciles de mayores ingresos, como ocurría también con ser pobre de tiempo. Cabe destacar que la variable jefe de hogar es significativa en todos los modelos, pero con el signo positivo en la zona rural y el primer tercil de ingresos, lo que nos lleva a concluir que, en los hogares más pobres, los jefes de hogar pueden tener menor probabilidad de ser pobres de tiempo (como se confirmó en la tabla 1) pero, cuando lo son, el déficit de tiempo que enfrentan es mayor que el de los cónyuges.
5.4 Resultados de la descomposición de la pobreza
La tabla 6 muestra el resultado de la descomposición de Oaxaca-Blinder, explicada en la sección teórica, para la variable pobreza de tiempo; la tabla 7 lo hace para el déficit de tiempo. Cada una se divide en tres partes: la primera muestra la diferencia en el modelo completo entre personas de distinto sexo, la segunda presenta la diferencia atribuible al componente explicado (el diferencial de dotaciones iniciales) y la tercera parte ofrece las diferencias no explicadas (diferencia de los o las valoraciones). Los valores con los que se realizaron los cálculos se presentan en las columnas 2, 3 y 4. Para obtener el coeficiente del efecto explicado (columna 1) basta con restar la columna 3 de la 2 y multiplicar el resultado por la columna 4 (lo que sería análogo al primer componente de la derecha de la ecuación 10). Para obtener el resultado del efecto inexplicado (columna 1 de la tercera parte de la tabla) basta de nuevo restar la columna 3 de la 2 en esa tercera parte y multiplicar todo por la cuarta columna (segundo componente de la derecha de la ecuación 10).
Si observamos la primera parte de la tabla 6, podemos confirmar que la diferencia entre la probabilidad de ser pobre de un hombre y una mujer es de 23 pp, y es significativa al 99 % de confianza. De esta, se pueden atribuir 3 pp a las distintas dotaciones que ellas tienen (parte explicada) y 20 pp a los diferentes coeficientes de cada grupo (parte no explicada).
Tabla 6
Descomposición de Oaxaca-Blinder. Pobreza de tiempo
Fuente: ENUT
Elaboración propia
La parte explicada de la descomposición no es significativa ni de manera agregada ni cuando se analiza la contribución individual de las variables. Eso sugiere que la diferencia de la pobreza de tiempo entre hombres y mujeres no se explica por componentes observables, sino básicamente por la diferencia de betas o valoraciones, es decir, su parte inexplicada. Ello confirmaría la idea de que las mujeres son más pobres de tiempo debido a los roles de género asignados por la sociedad y que no se recogen en el diferencial de variables explicativas, sino a través de las distintas valoraciones otorgadas (y que están relacionadas con preferencias, restricciones, aspectos culturales o discriminación).
Los factores más importantes en términos de dichas valoraciones son tener combustible, tener pareja y ser trabajador independiente. Respecto de tener combustible adecuado para cocinar, vemos que para el hombre tiene una valoración negativa, reduce su pobreza de tiempo, mientras que para la mujer es positiva: las mujeres trabajan más, posiblemente dentro y fuera de casa, cuando pueden liberar tiempo en la cocina por una mejora en el proceso de preparación de los alimentos; por lo mismo, las mujeres serán relativamente más pobres de tiempo según esta variable (la brecha se amplía con respecto a los hombres), debido a la distribución de labores en el hogar (son ellas las que destinan más tiempo a las tareas domésticas). El tener pareja también tiene un efecto distinto entre los hombres y las mujeres, ya que en los hombres reduce el déficit mientras que en las mujeres lo aumenta: nuevamente el diferencial de roles en el hogar implica que para las mujeres tener pareja signifique un aumento del trabajo doméstico que debe realizar. Finalmente, ser independiente tiene también una relación distinta con el déficit de tiempo según se trate de un hombre o de una mujer: para el primero lo aumenta, mientras que para ella lo reduce; esto provoca una disminución de la brecha de género, posiblemente porque las mujeres que trabajan de forma independiente lo hacen más bien para compatibilizar este trabajo con el doméstico, lo que genera un efecto positivo sobre su disponibilidad de tiempo, mientras que en el caso de los hombres implica una mayor dispersión de actividades y de esfuerzo.
De manera análoga, en la tabla 7 se presenta la descomposición para la variable déficit de tiempo. Los hallazgos encontrados son similares a los anteriores. En primer lugar, vemos que la diferencia total en horas de déficit es de 12,2, es decir, las mujeres tienen 12 horas más de déficit de tiempo que los hombres. De ese total, 0,1 se debe a características observables (diferencial de dotaciones) y 12 horas a elementos no explicados. Nuevamente, en agregado, el componente explicado no da cuenta de tales diferencias entre hombres y mujeres, sino principalmente la parte que no se puede explicar. Las variables que resultan significativas son prácticamente las mismas que las observadas en el caso del modelo de pobreza de tiempo binomial, con excepción del número de adultos, que aumenta el diferencial del déficit de tiempo debido a que para los hombres su presencia tiene un efecto negativo y en las mujeres uno positivo (a los primeros les reduce más la carga de tareas del hogar que tienen que asumir).
Tabla 7
Descomposición de Oaxaca-Blinder. Déficit de tiempo
Fuente: ENUT
Elaboración propia
6. Conclusiones
El presente estudio busca caracterizar a las personas que enfrentan el problema de la pobreza de tiempo y determinar si son las mujeres quienes más se ven afectadas por esta situación, y con déficits más elevados. Para ello se ha utilizado una submuestra de la Encuesta Nacional del Uso de Tiempo (ENUT), que se hizo en el Perú en el año 2010, compuesta por jefes de hogar y cónyuges, con un total de 5282 observaciones.
En un intento de complementar la literatura existente sobre el tema, que reconoce que son las mujeres quienes enfrentan más fuertemente el problema de escasez de tiempo para realizar las funciones más básicas de cuidado personal y descanso, hemos estimado dos modelos: uno sobre la probabilidad de ser pobre y el otro que modela el déficit de horas como una medida de la intensidad que este problema tiene para cada individuo. Se utilizaron métodos de estimación apropiados a la condición de cada variable dependiente.
Lo primero que resalta es que las mujeres son más pobres de tiempo que los hombres lo que podría deberse a los roles de género que se evidencian en la sociedad y que descansan fuertemente sobre el trabajo no remunerado de las primeras. Otras variables explicativas relevantes son el gasto mensual per cápita de la familia, los años de educación de la persona, y el hecho de ser jefe de hogar. Por otro lado, cuando se tiene mayor número de personas adultas, adultas mayores o hijos menores de 14 años en el hogar, disminuye la probabilidad de ser pobre, ya que las tareas se pueden repartir entre más miembros. Asimismo, las personas que tienen pareja, casadas o convivientes, también pueden repartirse las labores domésticas y son menos pobres de tiempo. Por último, vemos que las personas que tienen un trabajo independiente tienen más responsabilidades y seguramente un horario de trabajo más disperso, razón por la cual son más pobres de tiempo.
Al subdividir la muestra en áreas geográficas y terciles de ingreso, observamos que la variable gasto mensual per cápita, el número de miembros del hogar, mantiene su efecto positivo en todas las submuestras: cualquiera sea la zona o el nivel de ingresos de la familia, más gasto que financiar implica un mayor esfuerzo de sus miembros y, por tanto, mayor pobreza de tiempo. Igualmente, más miembros en la familia, sean hijos menores de 14 años, adultos o adultos mayores, reduce la pobreza de tiempo; lo hace también el hecho de ser jefe de hogar en vez de cónyuge. Los resultados para el modelo de déficit de tiempo son muy similares a los del modelo de pobreza de tiempo.
Cuando descomponemos la pobreza de tiempo observamos que las mujeres son más pobres de tiempo que los hombres, con una diferencia de 23 puntos porcentuales atribuible solamente a su condición de mujer como tal; asimismo, tienen un déficit de tiempo de 12 horas por encima del que exhiben los varones. De estos diferenciales, la mayor proporción se la llevan los factores no explicados o la valoración de las variables explicativas incluidas en las ecuaciones de pobreza.
A raíz de estas constataciones, resulta importante recalcar la necesidad de continuar investigando sobre la pobreza de tiempo y sobre el tipo de actividades que las personas sacrifican cuando enfrentan un déficit de horas disponibles cada semana. En ese sentido, recoger nuevas encuestas de uso de tiempo resulta indispensable en nuestro país, aunque es necesario perfeccionar su recolección. La información obtenida a partir de la encuesta no permitió identificar con exactitud el efecto que tiene el número de hijos frente a la pobreza de tiempo, pues los datos de actividades simultáneas no están correctamente recogidos. Asimismo, para permitir la adecuada comparación entre individuos, se hizo una corrección al sobrerreporte y subreporte, pues muchas veces las personas realizaban más (o menos) actividades en la semana que las 168 horas del total.
Dado que son las mujeres quienes se ven más afectadas por la pobreza de tiempo, cualquier medida de bienestar que las incluya debe considerar esta nueva dimensión de la pobreza, especialmente porque las coloca en una situación de mayor vulnerabilidad respecto de alguien que es solamente pobre monetario. El posible alivio de esta situación no pasa por remunerar el trabajo que se desarrolla en casa para los miembros de la familia, porque ello igualmente no revierte el tiempo escaso que tienen, sino básicamente pasa por alcanzar una distribución más equitativa de tareas entre los miembros del hogar y la comunidad. De la misma forma, los programas sociales no deberían apoyarse tanto en el trabajo no remunerado de las mujeres o de sus principales beneficiarios, ya que ello puede llevar eventualmente a que estas intervenciones sí logren reducir la pobreza monetaria, pero también incrementen aquella que tiene que ver con las restricciones de tiempo de las personas.
Referencias
Arora, D. (9 de junio del 2015). Gender Differences in Time-Poverty in Rural Mozambique. Review of Social Economy, 73(2), 196-221. https://doi.org/10.1080/00346764.2015.1035909
Bardasi, E., y Wodon, Q. (2006). Measuring Time Poverty and Analyzing its Determinants: Concepts and Application to Guinea. En M. Blackden y Q. Wodon (Eds.), Gender, Time Use, and Poverty in Sub-Saharan Africa (Documento de trabajo 73, 75-95). Washington D. C.: World Bank. Recuperado de http://siteresources.worldbank.org/INTAFRREGTOPGENDER/ Resources/gender_time_use_pov.pdf
Bardasi, E. y Wodon, Q. (1 de junio del 2009). Working Long Hours and Having no Choice: Time Poverty in Guinea. (Informe WPS4961). S. l.: World Bank. Recuperado de http://documentos.bancomundial.org/curated/es/597951468257932521/ pdf/WPS4961.pdf
Beltrán, A., y Lavado, P. (2015). El impacto del uso del tiempo de las mujeres en el Perú: un recurso escaso y poco valorado en la economía nacional. Lima: Instituto Nacional de Estadística e Informática; Movimiento Manuela Ramos; Pontificia Universidad Católica del Perú, Centro de Investigaciones Sociológicas, Económicas, Políticas y Antropológicas.
Blackden, C. M., y Wodon, Q. (Eds.). (2006). Gender, Time Use, and Poverty in Sub-Saharan Africa (Documento de trabajo 73). Washington D. C.: World Bank. Recuperado de http://siteresources.worldbank.org/INTAFRREGTOPGENDER/ Resources/gender_time_use_pov.pdf
Blinder, A. S. (1973). Wage Discrimination: Reduced Form and Structural Estimates. Journal of Human Resources, 8(4), 436-455. doi:10.2307/144855
Castro, J. F. (2015). Linear Decompositions of Cognitive Achievement Gaps: A Cautionary Note and an Illustration Using Peruvian Data. Lima: Centro de Investigación de la Universidad del Pacífico. Recuperado de http://hdl.handle.net/11354/1099
Gammage, S. (2011). Conditional Cash Transfers and Time Poverty: An Example from Guatemala. Recuperado de https://www.cepal.org/mujer/noticias/noticias/1/43711/GAMMAGE_Conditiona_ Cash_Transfers_and_Time-Poverty_03102011.pdf
Ghosh, J. (2016). Time poverty and the poverty of economics. METU Studies in Development, 43(1), 1.
Hagenaars, A., y De Vos, K. (1988). The Definition and Measurement of Poverty. The Journal of Human Resources, 23(2), 211-221. doi:10.2307/145776.
Instituto Nacional de Estadística e Informática. (2011). Encuesta nacional de uso del tiempo 2010. Principales resultados. Lima: autor. Recuperado de http://repositorio.minedu.gob.pe/bitstream/handle/123456789/874/508.%20 Encuesta%20nacional%20de%20uso%20del%20tiempo%202010.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Oaxaca, R. (1973). Male-female Wage Differentials in Urban Labor Markets. International Economic Review, 14(3), 693-709. doi:10.2307/2525981
Organisation for Economic Co-operation and Development. (2013)How’s Life? 2013: Measuring Well-being. S. l.: autor. http://dx.doi.org/10.1787/9789264201392-en
Vickery, C. (1977). The Time-poor: A New Look at Poverty. The Journal of Human Resources, 12(1), 27-48. doi:10.2307/145597
Wooldridge, J. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (2.a ed.). Massachusetts: Massachusetts Institute of Technology Press.
Yamada, G. 2005. Horas de trabajo: Determinantes y dinámica en el Perú Urbano. Working Papers 05-05. Lima: Universidad del Pacífico, Centro de Investigación.
Zacharias, A., Antonopoulos, R., y Masterson, T. (2012). Why Time Deficits Matter: Implications for the Measurement of Poverty. World Economics Association (WEA) Conferences, n.o 1 2013, The Political Economy of Economic Metrics. Recuperado de http://peemconference2013.weaconferences.net/papers/why-time-deficits-matter-implications-for-the-measurement-of-poverty-2/
