determinantes del desempleo en relación a la migración
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Determinantes del desempleo en relación a la migración venezolana.
Santiago Soler Ramos
201513530
Resumen
En los últimos 4 años Colombia ha empezado a enfrentar un crecimiento exponencial del
flujo migratorio venezolano en varias zonas del país. Este trabajo busca analizar si este
crecimiento de migrantes venezolanos ha afectado el comportamiento de la tasa de
desempleo en estos últimos años, ya que esta ha venido aumentando en los últimos trimestres.
Para esto se plantea un modelo econométrico de datos panel, buscando establecer la relación
entre el desempleo y el flujo migratorio venezolano. Los datos empleados en el análisis se
tomaron de la GEIH (Gran Encuesta Integrada de Hogares) realizada por el DANE, para el
periodo 2016-2018.
Palabras clave: Inmigración, tasa de desempleo, Venezuela, Colombia, migración
Memoria de Grado Noviembre de 2019
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Introducción
A partir de 2016 ha aumentado de manera exponencial el flujo de inmigrantes venezolanos,
donde gran parte de este flujo ha tenido como destino países que limitan con Venezuela. Con
base a las cifras de la OIM (Organización Internacional para las Migraciones) y de la
ENCOVI (Encuesta Nacional de Condiciones de Vida) se ha podido evidenciar la dimensión
de este fenómeno migratorio. Donde en el 2015 había 700 mil venezolanos residiendo fuera
del país, cifra que representa aproximadamente 2,3 % de la población total, en el 2016 esta
cifra fue de aproximadamente 900 mil personas, en el 2017 esta cifra pasó a ser de 1’421 mil
personas, elevando el porcentaje de migrantes a casi 5,4 % de la población del país. En el
2018, las cifras de venezolanos fuera de su país fueron de 2,3 millones, siendo esto
aproximadamente el 7 % de la población (Gráfico 1).
Gráfico 1
Fuente: Datos de la OIM y de la ENCOVI
0,00%
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2015 2016 2017 2018
Migrantes como % de la población
Migrantes % De la población
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Actualmente gran parte de los migrantes venezolanos se encuentran residiendo en Colombia,
donde según el reporte de Migración Colombia a corte de junio de 2019 la cifra de
venezolanos en el país fue de más de 1’400 mil personas. A partir de 2016 el aumento de la
población venezolana dentro del territorio colombiano ha generado nuevos retos para la
política fiscal del país, por tal motivo Colombia ha recibido diversas donaciones para poder
atender a la población migrante.
Durante este mismo periodo de tiempo, Colombia ha enfrentado un aumento en la tasa de
desempleo, siendo este uno de los principales problemas económicos del país. Este problema
se ha atribuido a diversos factores como, la destrucción de puestos de trabajo, disminución
de la creación de empleo y en algunos casos a la migración masiva de venezolanos hacia el
país. Por tal motivo el objetivo principal de este trabajo es realizar un análisis de la relación
entre la tasa de desempleo y el nivel de inmigración en Colombia para el periodo de 2016-
2018. Por ende, se formula la siguiente pregunta: ¿La población venezolana ha tenido efecto
en el comportamiento de la tasa de desempleo en Colombia?
Para este trabajo se realiza un análisis econométrico de datos panel, tomando como variable
dependiente la tasa de desempleo y como variables explicativas las características de la
persona inmigrante. Se emplean los datos del DANE para las 13 ciudades principales del país
(Medellín, Barranquilla, Bogotá D.C, Cartagena, Manizales, Montería, Villavicencio, Pasto,
Cúcuta, Pereira, Bucaramanga, Ibagué y Cali), más específicamente de la GEIH (Gran
Encuesta Integrada de Hogares), La Gran encuesta integrada de hogares es una encuesta
mediante la cual se solicita información sobre las condiciones de empleo de las personas (si
trabajan, en qué trabajan, cuánto ganan, si tienen seguridad social en salud o si están
buscando empleo), además de las características generales de la población como sexo, edad,
estado civil y nivel educativo, se pregunta sobre sus fuentes de ingresos. La GEIH
proporciona al país información a nivel nacional, cabecera-resto, regional, departamental, y
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para cada una de las capitales de los departamentos. Los módulos que se van a emplear de la
GEIH serán el módulo de mercado laboral, para poder obtener las características laborales
de los individuos y el módulo de migración para poder hacer una diferenciación de la
población migrante.
Inmigración
Inicialmente para poder plantear un modelo de análisis es importante establecer el concepto
de migrante, actualmente este es un término genérico no definido en el derecho internacional.
Por ende, tomando la definición de la OIM (Organización Internacional para las
Migraciones), esta designa como migrante a toda persona que se traslada fuera de su lugar
de residencia habitual, ya sea dentro de un país o a través de una frontera internacional, de
manera temporal o permanente, y por diversas razones.
De tal manera es importante establecer las principales razones por las cuales los venezolanos
han empezado a migrar de manera masiva desde 2016. Este aumento de inmigrantes
venezolanos se debe a tres principales razones, las cuales son: La inestabilidad política, la
escasez de productos alimenticios y medicinas, y la hiperinflación a la cual se enfrenta el
país. Por eso la población venezolana ha empezado a buscar nuevos asentamientos para poder
mejorar sus condiciones de vida y nivel económico.
Migración Venezolana
La migración de Venezuela hacia Colombia a partir del 2015 ha presentado tres momentos
importantes que han tenido un crecimiento exponencial. El Gobierno colombiano establece
tres etapas en el proceso migratorio desde Venezuela. La primera se presentó en agosto 2015,
a partir de la expulsión de 2 mil colombianos, y el retorno de aproximadamente 20 mil más
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residentes en Venezuela. En la segunda, de 2015 a 2017, se presentó un incremento
significativo de migrantes, este alcanzó un estimado de 550 mil nacionales venezolanos en
Colombia al final del año. La tercera etapa, durante el 2018, han ingresado a Colombia más
de 385 mil migrantes. Con base en la gran encuesta integrada de hogares (GEIH) de
Colombia se estimó que, entre 2014 y 2015, el stock de población que vivía en Colombia,
que reportaba vivir en Venezuela 12 meses antes se incrementó cerca de 75%. Para los años
2016 y 2017, estos incrementos alcanzaron el 114% y el 68% respectivamente,
comportamiento que coincide con la profundización de la crisis económica en Venezuela.
A partir del gran crecimiento de la población migrante venezolana hacia Colombia,
Migración Colombia estableció el RAMV (Registro Administrativo de Migrantes
Venezolanos) con el fin de establecer un proceso de regulación para la población migrante.
Las autoridades administraron esta encuesta en 1.109 puntos autorizados en 413 municipios,
entre abril y junio de 2018, con el propósito de recopilar información sobre los migrantes
venezolanos que ingresaron al país sin pasaporte.
A partir de la información recolectada de la RAMV, se estableció que la gran cantidad de
migrantes es joven con un nivel de educación moderado. El 75 % de migrantes venezolanos
que están proceso de regularización (2018) tienen entre 15 y 64 años, y más del 80 % presenta
estudios de secundaria. Donde a diferencia de la población colombiana, esta población
migrante presenta mayor educación con base a la proporción de la misma, ya que dentro de
la fuerza laboral de la población colombiana el 61,5% de esta había completado por lo menos
la educación secundaria básica. El siguiente es un gráfico elaborado por Brookings Institution
(2018) con base a las cifras presentadas por Migración Colombia y con las cifras de la GEIH
del DANE, donde se ven representadas las cifras de educación de la población migrante
(RAMV) y de la población colombiana (Gráfico2).
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Gráfico 2
Fuente: Brookings Institution (2018) con cifras de Migración Colombia
Si bien la población migrante presenta características que podrían aportar al mercado laboral
colombiano, es importante establecer las principales razones por las cuales la población
venezolana ha emigrado desde 2015 desde su país. Respecto a la motivación para migrar la
ENCOVI registró en 2018 que el 67% de la población salió en búsqueda de trabajo, 2% por
nuevas condiciones laborales, 2% por razones académicas, 2% por reagrupación familiar, 2%
por matrimonio o unión, 1% por motivos de salud, 5% por violencia e inseguridad, 3% por
razones políticas, y 15% por otros motivos (Gráfico 3). Estas cifras denotan que en su
mayoría quienes han migrado de Venezuela tienen como principal objetivo ingresar al
mercado laboral colombiano.
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Dadas las motivaciones por la cuales la población venezolana migra a otros países es
importante esclarecer bajo que condiciones lo hacen. A partir de un estudio de CLIVATGE
se estableció que estos migrantes lo hacen sin información ni planificación, lo cual dificulta
su proceso de inserción en los países de destino, así como de éxito en el proyecto emprendido.
De acuerdo al “Informe Sobre la Movilidad Humana Venezolana. Realidades y Perspectivas
de Quienes Emigran” Bermúdez et al (2018), el 16% de los migrantes no había averiguado
previamente sobre la forma de vida del país que tenía como destino, el 4% no había
informado sobre su llegada y el 4,4% no tenía un sitio donde llegar.
Así mismo es importante destacar algunas medidas por parte del Estado para las entidades
con la capacidad de prestar servicios de empleabilidad, debido a que han recibido pautas para
la atención de la población venezolana migrante, tanto para la población nacional como
migrante. A través de la expedición de la Circular 056 de 2017, el Ministerio del Trabajo
garantizó el acceso a los servicios de intermediación del SPE (Servicio Público de Empleo)
a todos los venezolanos que se encuentran en territorio nacional, independiente de si
presentan o no PEP.
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Gráfico 3
Principales motivaciones de venezolanos para migrar
Esta caracterización de la población migrante con respecto a la población local en términos
de aptitudes laborales es importante, ya que como se estableció previamente, el crecimiento
de la población venezolana dentro del territorio colombiano ha estado acompañada con un
crecimiento en la tasa de desempleo. Lo que ha generado varias teorías sobre las razones por
las cuales la tasa de desempleo ha tenido este comportamiento, siendo la migración una de
estas teorías. La siguiente gráfica muestra el comportamiento de la tasa de desempleo con
base al comportamiento de la población migrante a partir de 2014 (Gráfico 4).
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Gráfico 4
Fuente: Cálculos propios y datos de la GEIH y de Migración Colombia
El comportamiento de la gráfica permite inferir que el crecimiento de la tasa de desempleo
ha tenido relación con respecto al crecimiento de la población migrante, sin embargo, aunque
tengan comportamientos similares, no significa que la migración haya tenido incidencia
directa en el aumento de la tasa de desempleo. Por ende, es necesario analizar diversos
estudios sobre como la migración ha afectado el crecimiento económico de otros países, así
como su efecto en el mercado laboral.
El efecto de la migración venezolana en la tasa de desempleo ha tomado gran importancia
principalmente en las ciudades más importantes del país, donde se ha podido evidenciar
8,0%
8,5%
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2014 2015 2016 2017 2018 2019
Migración y Desempleo
Migrantes Desempleo
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diferentes efectos de la tasa de desempleo migrante con respecto a la nacional según las zonas
en las cuales se encuentran residiendo. A continuación, se muestra diversos gráficos en donde
se evidencia el comportamiento desde 2013 hasta junio de 2018 (Gráfico 5).
Gráfico 5
Tasa de desempleo por ciudad vs tasa de desempleo venezolana
Fuente: Reina, M., Mesa, C. and Ramírez, T. (2018).
Estas gráficas a pesar de no ser concluyentes, muestran que la tasa de desempleo en las 4
ciudades con más migrantes en el país ha tenido un comportamiento diferente. En Bogotá la
tasa de desempleo venezolana ha presentado crecimiento en el último año, mientras que en
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Barranquilla la tasa de desempleo venezolana ha tendido a ajustarse a la tasa de desempleo
de la ciudad, por otro lado, Cúcuta y Medellín a pesar de presentar crecimiento en el último
año, no tienen una tendencia clara. Generando así más preguntas sobre el verdadero efecto
de la migración en la tasa de desempleo.
Revisión de literatura
Actualmente existe muy poca literatura sobre el impacto de los venezolanos dentro de la tasa
de desempleo en Colombia, por ende, se buscó apoyo en los estudios realizados en Estados
Unidos y en Europa, debido a que históricamente estos han sido los principales receptores de
migrantes a través de los años y presentan una mayor cantidad de estudios sobre esta
temática. Adicional a esto es importante establecer que muchos de los trabajos difieren en
sus conclusiones, siendo estas conclusiones positivas, negativas e indiferentes frente a cómo
afecta la inmigración en la tasa de desempleo.
Este documento está basado en el modelo de Troshchenkov (2011), en este trabajo
Troshchenkov analiza la relación entre la tasa de desempleo y la inmigración en Dinamarca
de países no occidentales, para esto realiza un análisis econométrico de datos panel en el cual
toma como muestra datos transversales de 99 municipios de Dinamarca y analiza
directamente las características laborales de la población inmigrante. A partir de este análisis
encuentra que los inmigrantes no conducen a cambios significativos en la tasa de desempleo.
Dado que se encontró que la existencia de inmigrantes no reveló una afluencia positiva en la
tasa de desempleo, y el incremento en el número total de inmigrantes relacionados con la
fuerza laboral total hace no aumentar la tasa de desempleo. Este resultado lo explica por la
segmentación del mercado laboral, donde los inmigrantes ocupan puestos en el mercado
laboral que eran rechazados por los trabajadores nativos según Piore (1979). Así mismo se
obtuvo un resultado igual para el número de inmigrantes de origen no occidental relacionados
con la fuerza laboral total.
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Otro trabajo relacionado a este análisis fue el de Pischke y Velling (1997), estos utilizaron el
mismo enfoque para medir el efecto de inmigración sobre el empleo y la tasa de desempleo
en Alemania para todos los inmigrantes y alemanes. Recolectaron datos de 328 regiones, los
agregaron a 167 trabajadores. Tomando regiones de mercado de 1985 a 1989 y aplicaron el
modelo de reversión a la media para derivar el resultado. Usaron dos indicadores de
inmigración: el cambio en la proporción de extranjeros y un año de flujo neto y bruto de
inmigrantes. Su resultado no reveló ningún efecto directo de la inmigración.
Gross (2002) brinda un análisis con un modelo similar, realizó un análisis de datos de panel
de muestra de datos de un periodo que comprende desde 1975 hasta 1994 en Francia. Analizó
el impacto a corto y largo plazo de la inmigración en la mano de obra, Gross identificó
algunos efectos perjudiciales en la perspectiva a corto plazo. Pero en el largo plazo, reveló
una relación negativa entre inmigración y tasa de desempleo, suponiendo que la demanda
adicional creada por los inmigrantes iba a crear más puestos de los que podían ocupar los
extranjeros. El resultado general mostró que la influencia de la inmigración en los indicadores
del mercado laboral no fue significativa.
En Colombia Reina, Mesa & Ramirez (2018) hicieron un estudio econométrico donde
encontraron que los migrantes, especialmente la población que ingresó entre 2012-2015,
tuvieron una mayor tasa de ocupación que la población nativa, esto explicado debido a que
el costo de oportunidad de estar desempleado para el migrante es mucho mayor y por eso
buscan con mayor intensidad y con mayor flexibilidad acceder a puestos laborales. Por otro
lado, la población migrante, especialmente en el corto plazo, presenta una tasa de desempleo
más alta. Sin embargo, la migración de mediano plazo presenta unos niveles de desempleo
similares al de la población colombiana, es decir que en el largo plazo la tasa de desempleo
de la población migrante tiende a estabilizarse.
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Sin embargo, los estudios de Mesa & Ramirez (2018) no establecen de manera certera si esta
ola de migrantes ha sido un factor determinante dentro del crecimiento de la tasa de
desempleo o no. Por su parte el Ministerio de Hacienda (2019) realizó un estudio buscando
establecer las diferentes causas del comportamiento de la tasa de desempleo en el país.
Algunas de las razones que brinda el Ministerio de Hacienda (2019) ajenas a la migración
venezolana son:
1. Desaceleración del empleo en el comercio: Actualmente las tiendas de descuento y el
comercio online se han posicionado fuertemente dentro del mercado, tanto así que las
tiendas de descuento representan por hoy el 20% del mercado con un crecimiento
continuo, y por el lado del comercio online este sobrepasa los 60 billones de pesos y
mantiene un crecimiento constante. Por el contrario, el llamado comercio tradicional
ha tumbado 41.000 empleos en 2019 en las 13 ciudades principales del país.
2. Reducción de ocupados en el sector agrícola: Según el Ministerio de hacienda y los
datos del DANE la tasa de ocupación en la zona rural se ubicó en 54,5% entre mayo
y julio de 2019, lo que representó una disminución de 2,1 puntos porcentuales frente
al mismo trimestre móvil del 2018 56,6 %. Así mismo el mercado laboral en centros
rurales perdió 31.000 empleos relacionados con trabajos agrícolas.
3. Menor trabajo independiente: El trabajo por cuenta propia tiene un gran peso en el
empleo. A partir de esto según Minhacienda, “el empleo en el segmento asalariado
viene aumentando en 2019, sin embargo, en el segmento no calificado –en neto– se
han destruido puestos de trabajo asalariado” (2019). Esto apoyado por los datos del
DANE donde se ha reducido el trabajo por cuenta propia en centros poblados y rural
disperso en un 9,7%, donde se han perdido aproximadamente 800 mil empleos en el
transcurso de diciembre de 2018 y agosto de 2019.
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El Banco Mundial (2019) presenta un trabajo llamado Migración desde Venezuela a
Colombia, en el cual han estudiado los diversos efectos de la migración en Colombia y
diversas recomendaciones para limitar los efectos negativos de la misma en el país. Así
mismo presentan un modelo de regresión lineal para cuantificar empíricamente el impacto
de la migración desde Venezuela en el mercado laboral de cada departamento en Colombia,
usando el siguiente modelo:
“Los resultados implícitos en Y son afines con pobreza, empleo y salarios. Para estimar el
efecto de la tasa de inmigración M en estos resultados, condicionamos por una serie controles
(X) que incluyen, entre otros la edad, el género y los años de educación del individuo, así
como el estado civil del jefe de hogar y la relación de dependencia demográfica del hogar”
Banco Mundial (2019). Los efectos fijos por departamento (Yd) y por año (Yt) controlan los
factores de tiempo como la estructura industrial de la economía local y las directrices del
ciclo económico que influyen en las condiciones del mercado de trabajo. Donde a través de
este modelo establecen que “si la inmigración de venezolanos induce a los locales a migrar
a otros departamentos, entonces las estimaciones de los efectos podrían ser atenuadas” Banco
Mundial (2019).
Modelo econométrico
Con base a la literatura presentada anteriormente, para analizar el efecto de la migración
sobre la tasa de desempleo se establece un modelo econométrico de datos panel. Este modelo
basado en la metodología de Troshchenkov (2011).
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De esta manera, tomando las tasas de desempleo trimestral, Yit , de cada ciudad i en el
trimestre t, se estimará un modelo de datos panel como el siguiente:
Yit =a + bXit +e it i =1,...,N t =1,...,T (1)
siendo a un escalar o el término constante, b es el vector Kx1 de parámetros a estimar y Xit
comprende la matriz con las observaciones de las K variables explicativas. Bajo la existencia
de heterogeneidad individual, se asume que el término de error, eit , está compuesto de la
siguiente manera:
e = µi + vit
donde µi es constante en el tiempo o la heterogeneidad individual (por ciudad) no observada
y n it el error puramente aleatorio.
Como se estableció anteriormente este modelo se estima a partir de datos panel con efectos
fijos a partir de la regresión de variable dummy (Wooldridge 2003). Bajo esta metodología,
µi es un parámetro a ser estimado para cada i. Esto se logra a través de variables dummy por
departamento cuyos parámetros se estiman junto con los de las variables explicativas. De
esta manera, la ecuación a estimar sería la siguiente:
Yit =a + bXit + µi +n it (3).
La metodología de datos panel permite tener en cuenta la presencia de efectos individuales
inobservables, que podrían estar correlacionados con otras variables incluidas en Xit.
Hernández (2014).
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Las estimaciones se realizarán para las 13 ciudades principales de Colombia con datos de
frecuencia trimestral. Este análisis se hará para el periodo 2016-2018, de tal manera se tiene
i = 1, …, 13 y t = 1, …,12. La variable dependiente es la tasa de desempleo de la ciudad i en
el tiempo t. Las variables explicativas son:
- Género: Esta variable dummy hace referencia a si la persona es hombre o mujer,
- Edad: Teniendo en cuenta la población en edad de trabajar se busca establecer si
existe una relación proporcional entre la edad y la tasa de desempleo.
- NivEduc: En esta variable se busca establecer los años de educación de la población.
- Ocupc: Establecer si la persona es desocupada.
- Nacven: Si es de nacionalidad venezolana o no.
De tal forma el modelo queda denotado de la siguiente manera:
Así mismo se usa un modelo probit donde se busca establecer la probabilidad de que una
persona sea desocupada dado que sea venezolano y a los años de escolaridad. De tal manera
el modelo Probit modela la probabilidad de Y = 1 usando la función de distribución
acumulada de una distribución normal estándar. Por ende, el modelo empleado es el
siguiente:
Pr(Y = 1|X) = β0 +β1Xi
Siendo Y=1 si la persona se encuentra desocupada y X Si la persona encuestada es
venezolana. Con estos resultados se busca ver una relación entre la población desocupada y
la venezolana y analizar con base al resultado del modelo de datos panel.
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Descripción de datos
Los datos empleados en el modelo econométrico fueron extraídos de la GEIH, donde a partir
de la Gran Encuesta Integrada de Hogares se tomaron los rubros de género, edad, años de
educación, si la persona es desocupada y el área para las 13 ciudades principales de
Colombia. Así mismo se tomó el módulo de migración del DANE, donde se realizó un cruce
entre las dos bases de datos para obtener la información de migrantes en la encuesta total.
Dentro de la encuesta se tomaron 300.000 observaciones para los años de 2016, 2017 y 2018.
En el anexo1 se muestra la distribución de venezolanos encuestados en cada una de las 13
ciudades principales, donde se denota una principal concentración en Cúcuta, Barranquilla y
Bogotá. De la misma manera se realizó una tabla (Anexo 2) para poder observar la proporción
de personas venezolanas y personas nacionales con respecto a si se encontraban desocupados
o no, a partir de este análisis se encontró que el 28,7% de la población venezolana era
desocupada y que el 16,7% de la población nacional era desocupada.
De igual manera se realizó una tabla describiendo los valores de las variables explicativas
del modelo (anexo 3), donde la mayor cantidad de encuestados eran hombres siendo este un
58%, así mismo la población encuestada se encuentra en promedio en los 47 años de edad,
con un promedio de aproximadamente 10 años de educación, en lo que la gran cantidad de
la población habría cursado por lo menos la primaria. Para poder verificar esto se realizó una
tabla (Anexo 4) en la cual se hacía una distribución de los años de educación de la población
nacional y la población migrante, confirmando que el 72,8 % de la población migrante
presentaba al menos 7 años de educación y el 71,8% de la población nacional presentaba al
menos 7 años de educación.
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Resultados Los resultados mínimos cuadrados ordinarios para la ecuación de desempleo se representan
en la Tabla 1. Teniendo en cuenta que este modelo está apoyado en el modelo de MCO de
Troshchenkov, se puede establecer una diferencia con los resultados de su modelo debido a
que este establece en su trabajo que “Debido a las razones económicas y sociales, la mayoría
de los inmigrantes están poco calificados o tienen un nivel educativo comparativamente bajo
“ (Ekberg, 1999) sin embargo en esta estudio en términos proporcionales se puede observar
que los migrantes venezolanos presentan más años de educación que la población colombiana
(Anexo 4) .
Tabla 1
(1) VARIABLES TD GENERO 0.000404*** (8.11e-05) EDAD -4.40e-05*** (3.07e-06) AÑOS ESCOL -0.000279*** (8.88e-06) VENEZOLANO 0.00491** (0.000288) DESOCUPADO 0.00400*** (0.000106) Constant 0.111*** (0.000222) Observations 306,665 R-squared 0.010
Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
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Una vez corrida la regresión se le aplicó la prueba VIF, para medir si existía algún problema
de multicolinealidad (Anexo 5). A partir de esta prueba se puede observar que todos los
valores son cercanos a 1, por ende, el modelo no presenta ningún problema de
multicolinealidad. Así mismo se le aplicó la prueba Breusch-Pagan y la prueba White (Anexo
6) para detectar si la regresión presentaba heterocedasticidad, a partir de estas pruebas se
detectó que la regresión presentaba heterocedasticidad, debido a esto usé el método de errores
estándar robustos. Los errores estándar corregidos con heterocedasticidad se aplican para
evitar resultados engañosos debido a la heterocedasticidad. La ventaja de aplicar el método
robusto de errores estándar es que brinda la oportunidad de obtener estimadores que ser
sesgados son más precisos que los estimadores de error estándar mínimo cuadrado ordinario
(MCO), una vez aplicado el método robusto se encuentra que la significancia de las variables
explicativas no cambia en el modelo.
Los resultados del modelo denotan un R2 alto, adicinalmente todas las variables explicativas
son significates al 1%, menos la variable dummy de si la persona es venezolana, teniendo
esta significancia al 5%. Por el lado del género de la persona, si el individuo es mujer la tasa
de desempleo aumenta en un 0,04% al 1% de significancia, por otro lado la edad tiene un
efecto negativo en la tasa de desempleo donde si aumenta en una unidad el año del individuo
la tasa de desempleo disminuye en 0,004% al 1 % de significancia.
Analizando las variables que son más importantes para la pregunta de análisis, los años de
educación tienen el efecto esperado, afectando negativamente en la tasa de desempleo, donde
por un año adicional de educación la tasa de desempleo disminuye en un 0,04%. El efecto de
si el individuo es venezolano afecta positivamente sobre la tasa de desempleo aumentandola
en un 0,4%, y si el individuo es desocupado la tasa de desempleo aumenta en un 0,4%.
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Para poder ver una relación más directa entre la población migrante venezolana y la tasa de
desempleo, se realizó el siguiente probit:
Tabla 2
(1) VARIABLES DESOCUPA
DO VENEZOLANO 0.400*** (0.0174) ESC -0.0166*** (0.000578) Constant -0.803*** (0.00620) Observations 306,665
Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
En este modelo se puede observar que si el ciudadano es venezolano aumenta la probabilidad
de que el individuo sea desocupado, por otro lado, en un aumento en los años de educación
disminuye la probabilidad de que el individuo sea desocupado. Adicional a esto las dos
variables explicativas son significativas al 1% a diferencia del modelo MCO, donde la
dummy de venezolano tenía significancia del 5%. Junto con esto se calcularon los efectos
porcentuales de cada variable dentro del modelo probit (Anexo 7), a partir de esto se encontró
que si el individuo es venezolano aumenta en 10% la probabilidad de que sea desocupado,
mientras que si aumenta en una unidad los años de educación disminuye la probabilidad de
que la persona sea desocupada en un 4%.
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Conclusiones El crecimiento de la población venezolana en Colombia es una realidad a la cual se tiene que
enfrentar Colombia, este crecimiento está acompañado de retos sociales y económicos a los
cuales el Estado tendrá que hacer frente. Siendo el desempleo uno de esos rubros, es
importante tener en cuenta el alcance que tiene la población venezolana dentro del mercado
laboral para aprovechar esa mano de obra. En este estudio los resultados empíricos revelaron
un impacto directo en la tasa de desempleo, más aún es necesario profundizar más sobre esta
situación, ya que, aunque se evidenció un efecto directo en la tasa de desempleo, no se sabe
con certeza que tanto explica la población venezolana el comportamiento de la tasa de
desempleo en el periodo de tiempo analizado. Aunque el modelo evidenció que los
venezolanos son una variable significativa dentro de la tasa de desempleo, es importante tener
en cuenta el factor de heterocedasticidad presentado en el modelo, generando así que los
errores estándar de los estimadores sean sesgados, por tal motivo se genera una pérdida de
eficiencia en el estimador mínimo cuadrático.
En contraste con estudios posteriores y con el estudio de Troshchenkov (2011) se evidencian
diferencias entre los resultados ya que dicho trabajo estableció que los resultados empíricos
no revelaron ningún impacto positivo en la tasa de desempleo por parte de la presencia de
inmigrantes en la economía, esto se puede deber principalmente al contexto económico,
político y social de los países receptores, y a las características de la población migrante en
cada uno de los estudios.
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Anexos Anexo 1
Anexo 2
23
Anexo 3
Anexo 4
24
25
Anexo 5
Anexo 6
26
Anexo 7
Bibliografía
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