ISSN 0798 1015

Vol. 41 (Nº 08) Año 2020. Pág. 24

Determinantes de desempleo juvenil en la región del Maule, Chile

Determinants of youth unemployment in the region of Maule, Chile

CAMPOS-ANDAUR, Paulina I. 1; GALINDO, Maritza K. 2; CATALÁN, Daniela C. 3 y DÍAZ, Johanna A. 4

Recibido: 29/10/2019 • Aprobado: 28/02/2020 • Publicado 12/03/2020

Contenido

1. Introducción

2. Marco teórico

3. Metodología

4. Análisis de datos

5. Conclusiones

Referencias bibliográficas

1. Introducción

El desempleo juvenil es considerado, en la actualidad, un problema a nivel mundial; es así como, evidencias y avances teóricos y empíricos sobre el desempleo juvenil, revelan entre sus principales causas: la dinámica poblacional, el desempleo estructural y condiciones socioeconómicas de los países (De La Hoz et al, 2013), mientras que otros estudios, atribuyen como causas el nivel y calidad formativa de los trabajadores y el abandono escolar temprano (Moreno Minguez, 2015; Cabrales et al. 2013; Ramón García, 2011); fallas del sistema productivo (Felgueroso 2012), ausencia de competencias laborales y redes relacionales (Vacchiano et al. 2018).

Chile no está ajeno a esta problemática, es más, el desempleo juvenil para la población chilena entre 18 y 29 años de edad, supera a la de América Latina (OCDE, 2016). En este contexto, el objetivo de esta investigación es evaluar las determinantes que influyen en el desempleo juvenil en la región del Maule, la cual presenta los más bajos niveles de educación a nivel nacional, después de la región de la Araucanía (Encuesta Nacional de Juventud, ENJ 2015).

2.1. Desempleo y caracterización de los jóvenes en Chile y en la región del Maule.

En el año 1998, Beyer afirmaba que mayores niveles de escolaridad, aumentaban la probabilidad de estar empleado; Coloma y Vial (2003) confirmaban la importancia de la acumulación de capital humano, sobre una disminución del desempleo o probabilidad de insertarse en un empleo; demostraban la importancia de las características de la familia de origen, ya sea contribuyendo al capital social del joven o con redes para la inserción laboral. Plantean también que existe una relación directa entre educación, mayores ingresos y calidad de la inserción laboral juvenil en Chile. Años después, la literatura, para otros países de América Latina, con condiciones de escolaridad similares a Chile, como Colombia o Cuba, describen consecuencias contrarias en la relación escolaridad y desempleo (O’Reilly et al. 2015; Ortega Carulo 2016; Quejada y Avila, 2017).

En Chile existen cerca de 3,5 millones de jóvenes (Chile, INE, 2017). Según datos de la 8va Encuesta Nacional de Juventud (Chile, INJUV, 2015); un 42% señala encontrarse trabajando, un 15% desempleado y un 42% no trabaja ni busca empleo. Complementariamente, según las cifras de la Organización para la Cooperación y Desarrollo Económico (OCDE, 2016), un 21,3% de esos jóvenes trabaja y estudia, lo que expresa una primera diferencia respecto a jóvenes de economías más desarrolladas, donde los jóvenes que estudian y trabajan, alcanzan un 39,6% del promedio OCDE y llega al 50%, en países como Australia, Canadá, Estados Unidos, Noruega y Alemania (Bravo y Kutsher 2016). La importancia de esta diferencia está dada por la combinación de trabajo y estudio, la cual ha sido aclamada como crucial para asegurar que los jóvenes desarrollen habilidades y competencias requeridas en el mercado laboral, de modo que las transiciones de la escuela al trabajo sean más cortas y fluidas (Quintini, 2015), favoreciendo la inserción laboral juvenil y disminuyendo el desempleo.

Por otra parte, 8 de cada 10 jóvenes chilenos dependen de su familia nuclear (ENJ 2015). En este sentido, diversos autores afirman un cambio en el proceso de emancipación y autonomía de los jóvenes, pasando de un proceso lineal y acotado; a otro prolongado y complejizado (Biggart, Furlong y Cartmel, 2008; Bendit, 2008; CEPAL y OIJ, 2004; Dávila y Ghiardo, 2005), debido a la ampliación de los sistemas educativos, a los nuevos requerimientos de los sectores productivos (ENJ 2015) y al bajo porcentaje de jóvenes que estudian y trabajan, postergando su autonomía e independencia (Quintin, 2015).

Desde comienzos del año 2014 hasta iniciado el año 2018, el deterioro en el empleo se ha manifestado en 3 elementos esenciales: menor ritmo de creación de puestos de trabajo, fuerte desaceleración de los salarios reales y un cambio de composición negativa en la calidad del empleo (Bravo et al. 2016), con mayor incidencia en la población joven. Los jóvenes chilenos, si bien pueden encontrar empleo en medio de crisis o desaceleración económica, estas fuentes laborales, tienen en general, un alto componente de precariedad.

A pesar de que el comportamiento histórico y las cifras, muestran que la tasa de desempleo juvenil puede no verse afectada significativamente en periodos de desaceleración, si lo hacen los niveles de ingreso promedio y los tipos de contrato.

Respecto a la región del Maule, según los datos entregados por la Encuesta de Nacional de la Juventud (INJUV) aplicada en el año 2015, los jóvenes de la región poseen menores niveles educacionales que el conjunto del país. En la región solo el 9% de ellos alcanzó un nivel técnico superior y un 17% un nivel universitario superior, con respecto al ámbito laboral, un 45% de los jóvenes señala no trabajar ni estar buscando trabajo, mientras que en el mismo periodo un 41% de ellos se encontraba trabajando. La principal fuente de ingreso de la población joven del Maule, son los aportes o ayuda de los padres (46%), y luego el trabajo regular (40%) (Encuesta de Nacional de la Juventud, 2015).

Por otra parte, del total de la población joven de la región, el 59% pertenece al nivel socioeconómico bajo, siendo este porcentaje mayor que el porcentaje que se registra a nivel nacional (44%).

En esta investigación nos centraremos en el estudio del desempleo de la población joven de la región del Maule, entendiéndose como joven, al grupo etario que va desde los 18 y 29 años (Araya-Castillo y Pedreros-Gajardo, 2014)

2.2. Principales determinantes del desempleo juvenil.

La literatura disponible plantea que la educación en cuanto a calidad, retención y pertinencia al mundo del trabajo, representan los principales determinantes de desempleo juvenil en el mundo. (Quejada y Avila, 2017; Ramos, 2017; Aponte, 2018; Carreño y Fuentes, 2018; Guayanay, 2018; Majed, 2018; Martínez Porras, 2018; Nina, 2018; Pineda-Ospina, 2018; Romanello, 2018; Schteingart. 2018 y Viera, Pappamikail y Ferreira, 2019).

En el caso particular de Chile, diversos autores plantean como determinante del desempleo juvenil al capital humano (Espinoza, 1997; Beyer, 1998; Tokman, 2003 y Coloma, 2003); concepto muy amplio y multidimensional, relacionado con los conocimientos y las habilidades de la fuerza laboral acumulados con la escolarización, la experiencia y la formación continua, de gran interés en la producción de bienes, servicios y nuevos conocimientos (Soto, Rodríguez y Escamilla, 2013); asimismo, se concentra en el carácter de los seres humanos, que por medio de sus habilidades, conocimientos y esfuerzos, aumentan las posibilidades de producción (Sen, 1998); por tanto incluye educación y experiencia laboral (Beyer, 1998 y Tokman, 2003).

Otra determinante relevante para el desempleo juvenil en Chile, presente en la literatura de los últimos tiempos, es el capital social y condiciones de origen de los jóvenes (Coloma, 2003; Núñez y Gutiérrez, 2004 y Zimmerman, 2013). Referente a ello, podemos mencionar de acuerdo a un estudio reciente, que tener más de tres amigos, disminuye la probabilidad de estar desempleado entre el 1,1% y el 1,8% (Charles-Leija, García y Lugo, 2018). La última determinante del desempleo juvenil en Chile, presente en la literatura, está dada por las políticas activas y pasivas de empleo (Espinoza, 1997; Beyer, 1998; Tokman, 2003 y Viollaz, 2014).  

En la tabla Nº 1 se sintetizan las investigaciones vinculadas a los determinantes de la inserción laboral de los jóvenes en el mundo durante los últimos 5 años

Tabla 1
Determinantes de desempleo juvenil en el mundo.

Fuente: Elaboración Propia en base a revisión bibliográfica

De acuerdo a la tabla anteriormente presentada, es posible observar una relación entre determinantes de desempleo juvenil y niveles de desarrollo económico de los países, que acompañados por más años de escolaridad promedio de su población, dan mayor valor o importancia a las redes relacionales. En este sentido, su importancia para la inserción laboral de jóvenes en Chile fue investigada en el año 2013 por Zimmerman.

Por otro lado, países más pobres como los de América Latina, atribuyen mayor importancia a políticas activas y pasivas de empleo para determinar la inserción laboral de jóvenes; entendidas como salario mínimo, flexibilidad de los mercados del trabajo, subsidios de empleo para jóvenes y servicios de intermediación laboral (De la Hoz, Quejada y Yáñez, 2013; Viollaz, 2014; Sánchez Castañeda, 2014; Reyes, Argueta y Zavala, 2016; Aponte, 2018; Backeberg, Etling y Tholen, 2018; Miranda y Alfredo, 2018)

En países europeos como España, que han transitado por crisis económicas, el abandono escolar temprano o la sobre-calificación, representan las principales determinantes de desempleo juvenil (Calvo, 2009; García, 2011; Mingorance y Olmedo, 2015; Salvà-Mut, Thomás-Vanrell y Quintana-Murci, 2016; Observatorio Empresarial contra la Pobreza, 2017; Ramos, 2017 y Vacas, Galán y Hevia, 2018)

En países de América Latina, como Ecuador, Paraguay y Colombia (al igual que en países árabes) el género, es una determinante del desempleo juvenil cobrando en los últimos años mayor relevancia (Lachi, 2010; Backeberg, Etling y Tholen, 2018; Guayanay, 2018; Martínez, 2018 y Pineda-Ospina, 2018).

En cuanto al capital humano inicial, que considera habilidades y competencias de un joven para insertarse en un empleo, resulta también una determinante destacada y recurrente en la bibliografía, ya sea para países como Estados Unidos y España, como para Chile, Argentina, Brasil, Uruguay, Honduras y México (Salas y Oliveira, 2011; De la Hoz, Quejada y Contreras, 2012; De la Hoz-Aguilar, Quejada-Pérez y Yáñez-Contreras, 2013; Reyes, Argueta y Zavala, 2016; López y Calvo, 2017; De la Cruz, Rodríguez, 2018; Hernández, 2018 y García, López y Armenta, 2018).

En virtud de lo anterior, se estudiarán las determinantes del desempleo juvenil en la región del Maule de Chile, dadas por: características personales, redes relacionales, educación, competencias laborales y capital social de origen.

3.1. Participantes

La muestra está compuesta por 256 jóvenes entre 18 y 29 años de la región del Maule, de los cuales el 49% de la muestra son hombres, mientras que el 51% son mujeres. El 86% de la muestra tienen edades entre 25 y 29 años mientras que el 14% tiene entre 18 y 24 años de edad.  La menor proporción de entrevistados vive en sectores rurales 14%.

Los jóvenes de la muestra se encuentran cesantes, estudiando y trabajando, buscando trabajo por primera vez, ocupados con contrato formal y ocupado informalmente.  

3.2. Instrumento

La metodología utilizada en este artículo, consiste en un estudio de carácter exploratorio, bajo el paradigma cuantitativo de alcance correlacional, no experimental de orden transversal, el cual permite evaluar los resultados obtenidos por diversos autores, en cuanto a las posibles variables que afectan el desempleo juvenil a nivel nacional e internacional  en la región del Maule, analizando los resultados obtenidos, a partir de  técnicas estadísticas bivariada e inferencial, a través de tablas de contingencia, pruebas Chi-cuadrado de Pearson, con 95% de confianza (Walpole, Myers, Ye, 2014).

3.3. Procedimiento

En primer lugar, se obtuvo la muestra a través de un muestreo aleatorio simple, considerando como población a todos los jóvenes residentes en la región del Maule, con edades desde 18 a 29 años. Para ello se utilizó un nivel de confianza del 95%, con un margen error del 5% y una variabilidad del 50%, obteniendo así una muestra de 175 jóvenes.

Las variables que se evaluaron y las dimensiones que fueron consideradas como posibles determinantes del desempleo juvenil, se presentan y definen a continuación en la tabla Nº2:

Tabla 2
Variables metodológicas determinantes
desempleo juvenil en Chile

Fuente: Elaboración Propia en base a revisión bibliográfica

Para efectos de esta investigación, se realizó la recolección de datos a través de una encuesta de enfoque directo, validada a través de experto y con una tasa de respuesta del 95%.

El instrumento aplicado está compuesto por 41 preguntas de carácter cualitativo, y dividido en 5 dimensiones, las cuales son: características personales, redes relacionales, educación, competencias laborales y capital social de origen.

4.1. Dimensión característica personales

Los resultados en cuanto a las características personales versus desempleo, obtenidos a partir de la prueba Chi-cuadrado de Pearson y tabla de contingencia, se pueden observar a continuación en la Tabla N°3.

Tabla 3
Tabla de contingencia y Prueba Chi-cuadrado de
Pearson características personas v/s desempleo

A partir de la tabla N°3 se observa que, de la totalidad de jóvenes de la muestra, la mayor proporción de hombres se encuentra ocupado (79%), mientras que la mayor proporción de mujeres se encuentra desempleada (72%). Por otro lado, la mayoría de los jóvenes de 25 a 29 años de edad se encuentran ocupados (79%), al igual que los que residen en zonas urbanas (75%) y que poseen un ingreso mensual por persona de más de $352.744 (79%).

A través del p-valor asociado a la prueba Chi-cuadrado de Pearson, se aprecia que se rechaza la hipótesis nula, en la variable sexo (p-valor=0,00<0,05); por lo tanto, se puede concluir que, dentro de las características personales, el género de los jóvenes tiene relación significativa con el desempleo juvenil; es decir, los hombres tienen mayor probabilidad de encontrar empleo en comparación con las mujeres. Es posible inferir también que el resto de las características personales, como: edad, zona geográfica de residencia e ingreso mensual por persona, no son factores determinantes del desempleo juvenil en la región del Maule.

 4.2. Dimensiones redes relacionales, educación, competencias y capital social de origen

Los resultados en cuanto a la dimensión de redes relacionales versus desempleo, obtenidos a partir de la prueba Chi-cuadrado de Pearson y tabla de contingencia, se pueden observar a continuación en la Tabla N°4.

Tabla N°4
Tabla de contingencia y Prueba Chi-cuadrado de Pearson
Redes relacionales v/s desempleo

A partir de  la tabla N°4 en donde se presentan los resultados asociados a la prueba Chi-Cuadrado de Pearson, es  posible observar que dentro de la dimensión redes relacionales, la única variable significativa es la de amistades de altos  cargos, lo cual se puede apreciar a partir del p-valor asociado a la prueba, en donde podemos rechazar la hipótesis nula, solo en esta variable (p-valor=0,04<0,05); por lo tanto, es posible  concluir que los jóvenes que tengan amistades con altos cargos, tienen una mayor probabilidad de estar ocupados en  relación a los jóvenes que no la tienen. Por tanto, la dimensión de redes relacionales, específicamente no contar con redes de contacto (amigos de altos cargos), podría ser una determinante del desempleo juvenil en la región del Maule. 

Adicionalmente, de la dimensión de Características de la educación versus desempleo, se pueden observar los resultados obtenidos a partir de la prueba Chi-Cuadrado de Pearson en la tabla N°5.

Tabla N°5
Tabla de contingencia y Prueba Chi-cuadrado de Pearson
Educación v/s desempleo

De la tabla N°5 es posible observar que la mayor proporción de los jóvenes encuestados que se encuentran desempleados, corresponde a los jóvenes que tienen un nivel de escolaridad hasta cuarto medio con un 40%; seguido por un 33% de jóvenes que tienen madres sin escolaridad. De todas las variables analizadas en esta dimensión solo presentan diferencias significativas el nivel de escolaridad del joven y el de su madre; es decir, podríamos confirmar a través del p-valor asociado a la prueba Chi-cuadrado de Pearson, que ambas variables tienen relación significativa con el desempleo juvenil en la región analizada.

Por otro lado, en la dimensión de Competencias versus desempleo, se pueden observar los siguientes resultados a partir de la tabla N°6.

Tabla N°6
Tabla de contingencia y Prueba Chi-cuadrado de Pearson
Dimensión de competencias v/s desempleo

En la tabla N°6 se aprecia para la dimensión de Competencias personales que un 39% de los jóvenes que tienen un bajo nivel de análisis de datos cuantitativos, se encuentran desempleados; al igual que el 48% de los jóvenes que tienen un nivel bajo de dominio del idioma inglés. Por otro lado, solo estas dos competencias se relacionan significativamente con el desempleo juvenil de la región del Maule.

A continuación, se presentan en la tabla N°7 los resultados de la prueba Chi-cuadrado de Pearson para la dimensión capital social de origen.

Tabla N°7
Tabla de contingencia y Prueba Chi-cuadrado de Pearson
Dimensión de capital social de origen v/s desempleo

A partir de la tabla N°7 es posible observar, por medio del p-valor asociado a la prueba Chi-cuadrado de Pearson, para la dimensión de capital social de origen que no se rechaza la hipótesis nula en ninguna de las variables, por lo tanto, podemos afirmar que no tienen relación significativa con el desempleo juvenil de la región.

El desarrollo de este artículo ha permitido identificar y evaluar las variables determinantes del desempleo juvenil en la región del Maule Chile, en cinco dimensiones las cuales son: características personales, redes relacionales, educación, competencias laborales y capital social de origen.

Los resultados obtenidos plantean que, dentro de las características personales, el sexo es un factor determinante del desempleo juvenil en la región, específicamente el ser de sexo masculino, aumenta las probabilidades de los jóvenes de estar empleados, resultado que podríamos relacionar con la alta concentración de mano de obra que se requiere en los sectores agrícolas de la región, unas de las principales actividades productivas, que demanda más de obra masculina que femenina.

Otras de las variables significativas de este estudio que podrían explicar el desempleo juvenil en la región, es la perteneciente a la dimensión de redes relacionales, específicamente la variable contar con amigos de altos cargos; encontrando que los jóvenes con redes de contacto (amigos de  altos cargos) tienen una mayor probabilidad de estar empleados, lo cual demuestra que las redes relacionales son un factor importante y determinante del desempleo juvenil en el Maule, validando la hipótesis de otras investigaciones, realizadas previamente por diversos estudios, que demostraron la importancia de las redes de ex compañeros de colegio, universidad y familiares para el acceso a un empleo (Rees, 1966, Montgomery, 1991; Calvó-A. y Jackson, 2004 y Calvó-A. e Ioannides, 2005 y Charles-Leija, García y Lugo, 2018).

En cuanto a las competencias laborales, algunas de éstas también son un determinante del desempleo de los jóvenes de la región del Maule, demostrando con ello la importancia de las competencias en análisis de datos cuantitativos y dominio idioma inglés, como determinantes del desempleo de este grupo etario.

De acuerdo al ámbito educacional es posible concluir a partir de la investigación, que el nivel educacional del joven y el de su madre, podrían explicar también el desempleo juvenil de la región; es decir, mientras mayor nivel de escolaridad del joven, mayor probabilidad de estar empleado. Igual en el caso de escolaridad de la madre, mientras mayor es su nivel de escolaridad, un joven de la región tendrá mayor probabilidad de contar con empleo. 

Estos resultados podrían ser una aproximación para dar solución al problema del desempleo juvenil, tanto a nivel regional como nacional, pues permite detectar las dimensiones y variables claves para la elaboración y diseño de políticas públicas que permita la inserción laboral juvenil, potenciando con ello el empleo, crecimiento y desarrollo de la región.

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1. Doctora © en Análisis Económico. Magister en Gerencia y Políticas Públicas. Ingeniera Comercial. Licenciada en Ciencias Económicas y Administrativas. Académica Asistente Universidad Autónoma de Chile. Facultad de Administración y Negocios. Talca, Chile. pcamposa@uautonoma.cl

2. Magister en Educación Superior. Licenciada en Matemática. Académica Asistente Universidad San Sebastián. Facultad de Economía y Negocios. Concepción, Chile. maritza.galindo@uss.cl

3. Magister en Economía de Recursos Naturales y Medio Ambiente. Ingeniera Comercial. Licenciada en Ciencias Económicas. Académica Instructor de la Universidad San Sebastián. Facultad de Economía y Negocios. Concepción, Chile. daniela.catalanr@uss.cl

4. Ingeniera Estadística. Licenciada en Estadística. Chile. Académica Instructor de la Universidad San Sebastián. Facultad de Economía y Negocios. Concepción, Chile. jdiazm@docente.uss.cl