Ninis: factores determinantes

NEETs: Influential Factors

Benito Durán Romo*

PDF EPUB Edición: Vol. 8 Núm. 3, septiembre-diciembre 2017

PDF EPUB

 

El objetivo de este trabajo es determinar, para México, las probabilidades de que un joven de 15 a 24 años de edad pueda convertirse en nini a partir de un conjunto de variables, como las características de la localidad de residencia, el entorno del hogar y las del mismo individuo; también, cuantificar la probabilidad asociada a cada variable y la influencia que podrían tener en la probabilidad total. Para llevar a cabo el estudio, se usó un modelo de datos de panel construido a partir de la información que proporciona la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo del segundo trimestre del 2014 al segundo trimestre del 2015, la cual es la fuente principal de información estadística sobre características ocupacionales de la población a nivel nacional, permitiendo profundizar en el análisis de los aspectos laborales de la misma. De esta forma, la encuesta se convierte en el mejor insumo para poder clasificar a los individuos en su condición de nini. Para esta investigación, se construyó un micropanel de datos balanceado y se eligió la metodología de medias poblacionales a través de las ecuaciones de estimación generalizadas para su análisis, que es una extensión de la quasiverosimilitud que, a su vez, se desprende de los modelos lineales generalizados. Palabras clave: ninis; jóvenes; ENOE; EEG; ecuaciones de estimación generalizada.		The aim of this work is to determine what is the probability that young people from 15 to 24 can become NEET in Mexico. This is based on a set of variables regarding some characteristics, which include the place of residence, the home environment, and personal features of the individual. We also quantify the probability associated with each variable as well as the influence that they can have on the total probability. To carry out this study, we will use a Panel-Data Model built from data provided by the National Survey of Occupation and Employment (ENOE) from the second quarter of 2014 to the second quarter of 2015. This survey is the main source of statistic information on occupational issues of the population nationwide, allowing further analysis of the labor aspects of the population. Thus the ENOE becomes the best source to classify NEET / Not NEET individuals. For this study we have built a Balanced-Data Micropanel and have chosen the Average-Population Methodology through the Generalized Estimating Equations (GEE) for our analysis. This methodology is an extension of the Quasi-likelihood, which in turn emerges from the Generalized Linear Models. Key words: NEETs; Young people; ENOE; GEE; generalized estimating equations.

Recibido: 3 de octubre de 2016
Aceptado: 3 de abril de 2017

* Instituto Nacional de Estadística y Geografía, benito.duran@inegi.org.mx
Nota: el autor agradece la valiosa colaboración de Manuel Lecuanda Ontiveros y Lilia Guadalupe Luna Ramírez para la elaboración de este trabajo.

1. Introducción

La preocupación por los jóvenes que no estudian ni trabajan (nini) tomó relevancia en el Reino Unido a partir de que el primer ministro Tony Blair presentó ante el Parlamento el reporte de la Social Exclusion Unit (1999), donde evaluaba la cantidad de jóvenes en esa situación, analizaba las razones del porqué y formulaba propuestas para reducir la cifra.

En México, el tema se hizo importante a partir de agosto del 2010, cuando el entonces rector de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), doctor José Narro Robles —en el marco de la celebración del Día Internacional de la Juventud— declaró ante los medios de comunicación que en México había poco más de 7 millones de jóvenes de 15 a 29 años de edad en estas condiciones; sin embargo, esta cantidad se puso en duda, pues no se conocía la cifra exacta de los que se encontraban en esa situación.

Tomando como base lo anterior, Negrete y Leyva (2013) hicieron una revisión de los puntos problemáticos en torno a la noción del tema y usaron los datos de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE) realizada por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) del segundo trimestre del 2011 para hacer un desglose y mostrar cómo llegar a la cifra antes mencionada. Gracias a éste, presentaron una aproximación crítica sobre el caso: 3.76 millones de personas de 15 a 24 años de edad que formaban parte de la población no económicamente activa (PNEA)¹ y que estaban buscando trabajo, y a quienes se pudieran considerar ninis.

Independientemente de las cifras que se reporten, el fenómeno de los ninis es un tema que debiera preocupar a los tres niveles de gobierno, antes de que se conviertan en un problema social, aunque quizá ya lo sea, dada la prevalencia en México de los altos niveles de pobreza y de la profunda desigualdad en la distribución del ingreso, que pueden ser el resultado de la poca generación de oportunidades para que los jóvenes se inserten en la fuerza de trabajo o a la educación; por ejemplo, en Parametría (2013) se reportan los resultados de una encuesta de opinión en viviendas y donde 58% de los entrevistados opina que para los ninis resulta más atractivo entrar a las filas del narcotráfico que conseguir un trabajo o asistir a la escuela. Además, en su análisis, Escobedo (2015) menciona que 80% de los ninis ha participado en actos de violencia.

Los gobiernos municipales, estatales y federal pueden apoyarse en las instituciones académicas y de investigación para estudiar el fenómeno: causas, entornos social y económico en que se desarrolla y cómo podría afectar a la sociedad, y a partir de ahí proponer soluciones al problema.

Como parte de lo anterior, con este trabajo se busca descubrir los factores determinantes para México que lleven a una persona a convertirse en nini. Para ello, se plantea un modelo de datos de panel que toma en cuenta algunas características de la propia persona, aquéllas sociales y económicas del hogar a los cuales pertenece, así como de la localidad donde vive.

Para esta investigación, nos estaremos enfocando en la población de 15 a 24 años de edad que se encuentra en la transición del estudio al trabajo con el fin de estar en línea con la definición de juventud de la Organización de las Naciones Unidas (ONU, 2014); este grupo es el captado por la ENOE con seguimiento entre el segundo trimestre del 2014 y el segundo trimestre del 2015.

2. Los ninis en contexto

De acuerdo con el INEGI (2016), la información de la Encuesta Intercensal 2015 mostró que el monto de la población joven de 15 a 24 años de edad en México ascendió a 21.4 millones, que representaron alrededor de 18% de la población en el ámbito nacional. De ese total, 50.2% son adolescentes de 15 a 19 años y 49.8%, jóvenes de 20 a 24 años.

En cuanto a la condición de asistencia escolar, esta misma encuesta presentó un comportamiento diferenciado según la edad, pues 62.4% de los adolescentes asistía a la escuela, mientras que los jóvenes con asistencia escolar solo representaron 25.5% del total.

Respecto a la escolaridad, 52.8% de los adolescentes reportó escolaridad de nivel básico (2.3% primaria incompleta, 6.7% completa y 43.7% al menos un grado de secundaria); 41.8% tenía al menos un grado de media superior y 4.1%, al menos un grado de educación superior. En los jóvenes, el porcentaje con nivel básico fue de 40.1; con media superior, de 30.5; y con educación superior, 27.5.

Para el caso de la condición de actividad, la Encuesta Intercensal 2015 arrojó que 20.8% de los adolescentes estaban ocupados; 2.4%, desocupados; y 61.3% eran PNEA (53.7% eran estudiantes). En cuanto a los jóvenes, los porcentajes fueron 49.9, 3.6 y 46.1, respectivamente. De estos últimos, 19.4% eran estudiantes.

Por otro lado, un joven debería ser parte de la fuerza laboral o bien, se debería preparar para entrar a ella. De no ser así —es decir, si ese joven no tiene un empleo, ya sea formal o informal, y tampoco se está preparando en alguna institución educativa para ingresar a la fuerza laboral—, se le clasifica como nini.

Aunque cabe decir que, hasta el momento, nini es un término más que un concepto debido a que en el ámbito internacional no hay un consenso acerca de su definición (sobre todo en cuanto a quién incluir dependiendo del rango de edad y la condición de actividad² del individuo). Tuirán y Ávila (2012) dan cuenta de esto al decir quedado ”...que no hay mayor esfuerzo de conceptualización, el fenómeno es heterogéneo“. También, Negrete y Leyva (2013) trataron de poner en contexto este término y expusieron los puntos problemáticos que se pueden encontrar en su definición. Ante esto, en cada estudio sobre el tema se establece el rango de edad de acuerdo con el interés del mismo, ligado en su totalidad al tema de juventud. ONU (2014), por ejemplo, la define como aquellas personas entre las edades de 15 a 24 años de edad para fines estadísticos; OCDE (2014), por otro lado, difunde sus estadísticas sobre ninis haciendo referencia a la población de 15 a 29 años.

Ahora bien, hablar de jóvenes en condición de nini en México no necesariamente significa que estamos hablando de gente ociosa y sin aspiraciones, por lo que no se le debe considerar un problema de decisión propia de los jóvenes sino, más bien, uno de carácter estructural.

Al respecto, Tuirán y Ávila (2012) mencionan que la clasificación de ninis es de “…jóvenes que realizan quehaceres domésticos, buscan empleo, están discapacitados o pensionados, estudian en sistemas abiertos o informales, es decir, la mayoría tiene un funcionamiento socialmente útil, por lo que sería incorrecto decir que son improductivos u ociosos…”. También, dicen que esos jóvenes le dan un alto valor a la educación y cuentan con proyectos y aspiraciones, además de que muchos de ellos viven en un entorno familiar y social difícil para continuar estudiando.

Negrete y Leyva (2013), por su parte, mencionan que el término “…pareciera sugerir que, más allá del mercado laboral y del proceso de preparación educativa para insertarse en él, no existe otro ámbito de actividad que valiera la pena ser considerado…”, pero ellos van más allá, Leyva y Negrete (2014) dicen que “…el término es mucho más endeble de lo que parece y no es Ni pertinente Ni útil; antes bien, impide conocer qué hay al interior de las considerables cifras con las que normalmente se le asocia…”. Además, explican que el grupo más problemático es el de los individuos entre los 18 y 24 años que no estudian y no están disponibles para trabajar, pero que se dedican a los quehaceres domésticos o al cuidado de terceros, y para quienes hacen la pregunta “¿hasta qué punto pudiera decirse sobre ellos que la prioridad para atender el hogar es una decisión tomada o quizás una condición impuesta?” y tratan de contestarla usando las diversas razones que encuentran en la ENOE: “a) no poder encargar a nadie más el cuidado de niños, ancianos o enfermos; b) no tener estudios o experiencia suficiente para solicitar un trabajo y c) la oposición de alguien en el hogar para integrarse al mercado laboral”. Entonces, a estos jóvenes, por el solo hecho de no estar insertados en el mercado laboral o no estar estudiando o preparándose para el trabajo, ¿se les debe considerar como ninis?

Ya se mencionó que los ninis no necesariamente son personas ociosas y sin aspiraciones; sin embargo, esta condición puede derivar en problemas de inserción en la violencia, drogas, etcétera. Al respecto, Parametría (2013) presenta los resultados de una encuesta de opinión en viviendas donde, en el 2011, 39% de los entrevistados consideró que para los ninis resulta más atractivo entrar a las filas del narcotráfico que conseguir un trabajo o asistir a la escuela; esta cifra se incrementó a 58% para el 2013. También, Escobedo (2015) da cuenta de esto cuando dice: “Si se pudiera medir el grado de participación de jóvenes en actos de violencia y se tomara como indicador la categoría ‘NINI’, se hablaría de un 80% de participación de ellos dando en consecuencia que ser ‘NINI’ no solo es sinónimo de juventud, marginación y violencia sino también de muerte…”, haciendo referencia a un informe sobre violencia y juventud que el INEGI había presentado. Y lo que Székely (2011) dice al respecto sobre los jóvenes de 15 a 25 años: “…se trata de jóvenes en un umbral estratégico de su desarrollo, que se encuentran en su mayoría en situación de ocio y, por lo tanto, de propensión a actividades delictivas, a prácticas sexuales riesgosas, a exposición a contextos de violencia, etc. De no ser atendidos con políticas públicas adecuadas, estos grupos poblacionales enfrentarán severas restricciones a su desarrollo y, en el corto plazo, pueden representar un riesgo para la construcción de cohesión social…”.

Los 7 millones de ninis que mencionó el doctor José Narro Robles representaron un poco más de 22% del total de jóvenes de 15 a 29 años. En la mayoría de los estudios sobre el tema, el porcentaje de ninis está alrededor de esa cifra. Escobedo (2015), por ejemplo, al usar los datos de la Encuesta Nacional de la Juventud (ENJUVE) 2005, encontró que 22.1% de los jóvenes en ese rango de edad no estudiaba ni trabajaba, esto representa una población juvenil estimada de un poco más de 6 millones de ninis en el ámbito nacional. La OCDE (2014), por su parte, reportó para México que 22% de la población de entre 15 y 29 años no tenía empleo ni estaba matriculada en educación o formación (datos del 2012). Además, menciona que “…la proporción de jóvenes adultos mexicanos de este grupo se ha mantenido por arriba del 20% durante más de una década (24.6% en 2000, 24.9% en el 2005 y 22% en el 2012)…”; también, dice que “…la proporción de este grupo de jóvenes aumenta con la edad: 17% de la población de 15 a 19 años, 23.6% de la de 20 a 24 años, y 27.1% de la de 25 a 29 años…”. Así, México ocupó la quinta posición entre los países miembros con la tasa más alta después de Turquía (29.2%), España (25.8%), Italia (24.5%) y Chile (22.3%), y por arriba de la tasa de la OCDE (19.4%).

Águila et al. (2015) usaron diversas fuentes de las cuales obtuvieron resultados un poco más elevados: la Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares (ENIGH) 1992 reportó que 31.8% del total de jóvenes entre 15 y 29 años eran ninis; la ENOE, la ENIGH y la ENJUVE en el 2010 arrojaron que esa población representó 24.4, 24 y 28.6%, respectivamente. Además, ellos proyectan que la tendencia del porcentaje de ninis se mantendrá a la baja debido al aumento de la proporción de mujeres que continúan sus estudios y acceden al mercado laboral.

En un ámbito más amplio, un estudio más reciente es el de Hoyos et al. (2016); ellos hicieron un diagnóstico que cuantifica el problema de los ninis en América Latina. Para llevarlo a cabo usaron datos de 238 encuestas en hogares, estandarizadas, realizadas en diferentes países de la región entre 1990 y el 2010. Encontraron que uno de cada cinco jóvenes entre 15 y 24 años en América Latina no iba a la escuela ni trabajaba, que entre 1992 y 2010 la proporción de ninis ha disminuido de manera marginal, pero que, en términos absolutos, se ha incrementado en alrededor de 2 millones. También, descubrieron que los hombres han contribuido al incremento en el número de ninis en la región ya que, en la medida que las mujeres se han incorporado al mercado de trabajo, con límites en la creación de empleos, a ellos les ha resultado más complicado obtener trabajo.

Aunado a lo anterior, los ninis se pueden encontrar en cualquier tamaño de localidad; por ejemplo, Tuirán y Ávila (2012) reportaron que 60% reside en ciudades; 12%, en localidades mixtas; y el resto, en rurales. También, en todos los estratos socioeconómicos: 60% de los jóvenes en condición de nini pertenecían a los primeros cuatro deciles de ingreso; uno de cada tres, a los de ingreso medio (deciles V al VIII); y 6.7%, a los de ingresos altos (deciles IX y X). Al respecto, Arceo y Campos (2011) hallaron que la mayor parte de los ninis hombres se encuentran en hogares con bajos ingresos, lo cual está en línea con lo encontrado por Tuirán y Ávila (2012).

En cuanto a nivel de escolaridad, Székely (2011) vio una progresión gradual en el porcentaje de ninis en la medida que se reducía el nivel educativo: 35% con primaria incompleta, 25% con primaria completa, 17% con secundaria completa, 15% con bachillerato incompleto y 8% con bachillerato completo; además, menciona que la probabilidad de ser nini aumenta si la deserción del sistema educativo se da en edades más tempranas. Asimismo, Arceo y Campos (2011) indican que, a mayor nivel de escolaridad de las mujeres, ellas tienen menor probabilidad de que se dediquen a quehaceres domésticos y a ser ninis. Al respecto, Dautrey (2015) dice que, en la medida que el clima educativo del hogar desciende, es probable que un joven forme parte de los ninis y, por el contrario, si aumenta, es más probable que solo se dedique al estudio.

En otro orden de ideas, han habido algunos esfuerzos similares al ejercicio que aquí se presenta para determinar los factores que podrían incidir en que un joven adquiera la condición de nini; por ejemplo, Arceo y Campos (2011) plantearon un modelo probit sobre los datos del Censo de Población y Vivienda 2010. Con éste encontraron que, en su mayoría, los ninis provienen de hogares con bajos ingresos y niveles bajos de educación. Székely (2011) por su parte, realizó un modelo probit con datos de la ENIGH 2008 para identificar las características poblacionales que incrementan o reducen la probabilidad de pertenecer al grupo de ninis de 15 a 18 años; según sus resultados, la probabilidad de ser nini es mayor para los hombres, se reduce con la edad del joven y con la educación del jefe del hogar, decrece a mayor número de integrantes del hogar activos y a mayores ingresos del hogar, y crece sustancialmente cuando el jefe del hogar es mujer.

Otro esfuerzo fue el de Hoyos et al. (2016), quienes hicieron un análisis de datos de panel con la ENOE entre el primer trimestre del 2005 y el cuarto trimestre del 2013 con el objetivo de identificar los factores familiares e individuales que llevan a los jóvenes a convertirse en ninis. Como modelo empírico, usaron una regresión logística multinomial (con tres resultados independientes: estudiar, trabajar nini) para identificar los efectos de las covariables sobre las decisiones individuales con respecto al uso del tiempo. Con esto, ellos encontraron que para los mexicanos de 15 a 18 años de edad, haber sido nini por periodos largos en el pasado da como resultado mayor probabilidad de continuar como tal en el presente, siendo esa probabilidad más alta en las mujeres que en los hombres. También, hallaron que el bajo ingreso familiar influye en que los jóvenes se conviertan en ninis, coincidiendo con Arceo y Campos (2011), y que una mayor escolaridad de los padres reduce la probabilidad de que las mujeres se conviertan en ninis, aunque la relación es más débil en el caso de los hombres.

Como pudimos darnos cuenta, los ninis han sido abordados desde diferentes ángulos, desde la no definición como concepto y su dificultad para medirlos hasta la localización de los mismos, pasando por tratar de caracterizarlos.

3. La fuente de datos y la clasificación de los ninis

Como ya se mencionó, la fuente de datos usada para este estudio fue la ENOE, la cual proporciona amplia información sobre la fuerza laboral en México, permitiendo su identificación. También, permite generar información acerca de la población ocupada³ y desocupada.⁴ Además, contiene preguntas exploratorias con las cuales es posible identificar muy fácil a la población que se puede clasificar como nini.

El objetivo general de la ENOE es garantizar que se cuente con una base de información estadística sobre las características ocupacionales de la población a nivel nacional, así como con la infraestructura sociodemográfica que permita profundizar en el análisis de los aspectos laborales.

En su inicio, la ENOE consideraba a las personas de 14 años y más como la población en edad de trabajar y, a su vez, como su población objeto de estudio. Después de la reforma al artículo 123 constitucional en junio del 2014, se modificó a personas de 15 años y más. Aun con estos cambios en la edad mínima para trabajar, la ENOE ha estado captando información sociodemográfica, de condición de actividad⁵ y de ocupación de la población de 12 años y más, reportando resultados solo para la población en edad de trabajar.

La ENOE tiene ciertas características que la hacen la fuente ideal para el estudio de los ninis en México: es una encuesta continua en hogares⁶ con una muestra de 120 mil viviendas con la cual se puede hacer inferencia estadística con desglose urbano y rural, por entidad federativa y 40 ciudades autorrepresentadas; dado su amplio marco conceptual, permite clasificar de la mejor manera la condición de actividad de los individuos, esta última, necesaria para identificar a los ninis.

Los datos de panel son observaciones de un mismo corte transversal para varios periodos, es decir, se tienen varias observaciones de una misma unidad en el tiempo, siendo esa unidad una vivienda, un hogar, un individuo, etc. (Rosales, 2010).

Para este trabajo, se construyó un micropanel balanceado⁷ de individuos observados por la ENOE durante cinco trimestres consecutivos, entre el segundo trimestre del 2014 (panel 2 que inició en ese trimestre) y el segundo trimestre del 2015 (alrededor de 20% de la muestra total por trimestre). En esta encuesta, las viviendas fueron seleccionadas en un trimestre de entrada y se visitaron durante cinco trimestres consecutivos, de tal forma que permitió observar los cambios en la condición de actividad de los integrantes del hogar a lo largo de ese periodo.

En resumen, la muestra se dividió en cinco paneles donde se reemplazó uno por trimestre y se realizaron cinco entrevistas, una por trimestre, a las viviendas seleccionadas (INEGI, 2005).

Ante esto, la ENOE se convierte en una fuente ideal para poder clasificar a los individuos en su condición de nini o descartarlos para formar parte de esta población.

Para efectos de este trabajo, los individuos de entre 15 y 24 años de edad que no están insertos en el mercado laboral o en la educación serán clasificados como ninis, es decir, aquellos que están buscando trabajo, los que se dedican a los quehaceres domésticos —sea por decisión propia o no, debido a que son jóvenes que, por su edad, tienen derecho a estar preparándose para insertarse en el mercado laboral— y los que no tienen un rol definido en el hogar. Se excluye a los jóvenes que tienen una discapacidad que les impide trabajar o estudiar y, también, a los pensionados que, por enfermedad o accidente de trabajo, están en esa condición. A continuación, se detalla el procedimiento seguido para clasificarlos a partir de la ENOE.

Uno de los objetivos más importantes de la Encuesta es cuantificar y caracterizar a la población en edad de trabajar que participa en la generación de bienes y servicios económicos. Para ello, se encuentran los datos necesarios que permiten clasificar a las personas de 15 años y más de edad como PEA⁸ o PNEA.

Dentro de esos dos grandes grupos podemos encontrar la siguiente subclasificación:

• PEA:

– Población ocupada.
– Población desocupada.

• PNEA:

– Estudiantes.
– Pensionados y jubilados.
– Discapacitado permanente para trabajar.
– Dedicados a los quehaceres domésticos.
– Otros no activos.

Cabe aclarar que a la población desocupada se le considera dentro de la PEA debido a que están en un proceso de búsqueda de empleo y, ante ello, ejercen presión en el mercado laboral.

Es importante mencionar que la PNEA se agrupa en disponible y no disponible. Los primeros no están buscando trabajo, ya sea porque se autodescartan para competir en él o porque no ven posibilidades de inserción, pero están dispuestos a emplearse si se les ofrece la oportunidad; los segundos consideran que no tienen necesidad de dedicarse al mercado laboral o, de plano, no les interesa.

Para esta investigación se construyó una nueva clasificación para los cinco trimestres con la que fue construido el panel (ver cuadro 1) colapsando algunos códigos de la clasificación original de la ENOE.

De la nueva clasificación son considerados en condición de nini las categorías 2, 5, 6 y 7, es decir, los desocupados, los que se dedicaron a quehaceres domésticos disponibles y no disponibles y otros no activos.

4. Evolución de los ninis en los trimestres

Decir que en México hay más de 7 millones de ninis puede resultar una afirmación muy aventurada, sobre todo si observamos cómo cambia la condición de actividad de los individuos de 15 a 24 años entre los trimestres.

Para analizar los cambios en la condición de actividad, tomamos los 14 703 individuos de 15 a 24 años de edad del panel 2, que inició el segundo trimestre del 2014 y permaneció activo durante cuatro trimestres más, siendo sustituido poco tiempo antes de construir el conjunto de datos para este trabajo. Luego, para generar resultados, aplicamos los ponderadores del trimestre de inicio que provee la ENOE obteniendo cifras expandidas y, así, observar su evolución. Esas cifras expandidas representaron aproximadamente 20% de la población de 15 a 24 años a nivel nacional, por lo que fue necesario multiplicar los valores por 5 para aproximarse al 100%, recordando que la muestra de la ENOE se compone de cinco paneles, que cada uno representa 20% de la muestra y que, en este caso, hablamos de uno solo, el 2.

En el cuadro 2 podemos notar que el total de la población de 15 a 24 años del panel 2 es de 21.4 millones (la cifra reportada por la ENOE en ese mismo periodo fue de 21.3 millones). También, se observa que la pérdida por atrición⁹ acumulada al segundo trimestre del 2015 es de 4.4 millones (poco más de 20%) y la no respuesta,¹⁰ que no es acumulada, disminuye en cada trimestre, representando 4.1% en el tercer trimestre y 3.5% en el cuarto del 2014, y 3.1 y 2.7% en el primer y segundo trimestres del 2015, respectivamente.

En cuanto a la condición de actividad, se observa también que en la mayoría de los casos se presenta una disminución constante, de lo cual podemos deducir que la pérdida por atrición y la no respuesta absorben esos decrementos.

En el mismo cuadro 2 solo se presentan movimientos entre trimestres y no entre categorías de un trimestre a otro; por ejemplo, una persona que en el segundo trimestre del 2014 se reportó como desocupada, en los siguientes periodos se pudo haber reportado como ocupada, o bien, un individuo se declaró como estudiante en un trimestre y en los subsiguientes se declaró como desocupado o bien como ocupado (ver cuadros en Anexo).

Las situaciones mencionadas en el párrafo anterior se pueden verificar en el cuadro 3 y la gráfica 1, los cuales presentan la población que conserva la misma condición de actividad a través de los cinco trimestres reportados. Observemos que los pensionados y discapacitados permanentes son los que más conservan su condición de actividad con 57.3%, seguidos por los ocupados y los estudiantes que representaban 39.5 y 45.2%, respectivamente, en el segundo trimestre del 2015.

Casualmente, las cuatro clasificaciones que consideramos como ninis son las que menos conservan la misma condición de actividad a través de los trimestres del 2014 y el 2015. Solo 20.3% de quienes se dedicaron a los quehaceres domésticos no disponibles —que son el grupo más grande y, además, el que complica más su clasificación como nini, dada su decisión propia o del hogar para permanecer en este grupo— permanecieron en esa clasificación y menos de 0.1% de las otras tres clasificaciones se mantuvieron en la misma que iniciaron en el primer trimestre.

Por otro lado, la condición de nini pareciera ser más una cuestión de género. Al observar el cuadro 4 notamos que más de 76% de las personas clasificadas como tales son mujeres (segundo trimestre del 2014). Donde más se acentúa la diferencia de género es en las personas que se dedicaban a los quehaceres domésticos no disponibles (95.1% correspondió a mujeres). En este último caso, Negrete y Leyva (2013) hicieron una amplia disertación de hasta qué punto se pueden o no considerar ninis. Lo analizaron desde el enfoque de derechos, pero sin dejar de lado la decisión propia —sea libre o no— de dedicarse a esas actividades o bien de los usos y costumbres, donde el rol de la mujer es el cuidado de la casa, de los hijos o de los ancianos.

Para este análisis, las personas que se dedicaban a los quehaceres domésticos no disponibles también las consideraremos como ninis.

5. Metodología

Un modelo de datos de panel es uno de regresión que usa la variabilidad transversal y la temporal de los datos para estimar los parámetros de interés. Para llevarlo a cabo, Hosmer y Lemeshow (2004) mencionan que los enfoques más usados para modelar datos correlacionados —comunes cuando se trata de varias mediciones de un individuo en el tiempo— son los modelos de efectos aleatorios y los de medias poblacionales. Los primeros imitan los errores normales de los modelos de efectos mixtos, donde los parámetros estimados están condicionados sobre los individuos o grupos; en los segundos, los parámetros están estimados como la media de los grupos. Además, los modelos de medias poblacionales están centrados en los efectos de las covariables, mientras que los de efectos mixtos ponen énfasis en la correlación entre las observaciones de un mismo individuo (Zhang, 2016).

Para este trabajo se construyó un micropanel de datos balanceado y se eligió la metodología de medias poblacionales a través de las EEG, propuestas por Liang y Zeger (1986), para su análisis, y que son una extensión de la quasiverosimilitud (Wedderburn, 1974) y ésta, a su vez, se deriva de los modelos lineales generalizados (Nelder y Wedderburn, 1972).

Cuando se requiere hacer un análisis sobre variables continuas se pueden usar técnicas basadas en la distribución normal multivariante, por ejemplo, estimación por máxima verosimilitud; sin embargo, cuando se trata de hacer análisis sobre variables discretas, la falta de una distribución, como la normal multivariante, hace difícil ese análisis usando máxima verosimilitud.

El método de las EEG permite hacer análisis de datos longitudinales sin necesidad de especificar la distribución que pueda tener el vector de respuestas. La metodología es semiparamétrica, porque hay un componente paramétrico β y el componente no paramétrico determinado por los parámetros irrelevantes para el segundo momento, en la que la ecuación de estimación es derivada sin la especificación completa de la distribución conjunta de las observaciones; solo se especifica la verosimilitud de la distribución marginal y la matriz de covarianzas para el vector de medidas repetidas para cada individuo.

En este método, las ecuaciones de estimación se derivan sin plena especificación de la distribución conjunta de las observaciones de un sujeto.

La ventaja de esta metodología es que modela la esperanza marginal o poblacional incorporando la correlación entre las observaciones del mismo individuo y asumiendo independencia entre éstos. Además, las EEG dan la posibilidad de que la variable respuesta siga una distribución diferente de la gaussiana, incluyendo distribuciones de la familia exponencial (binomial, Poisson, gamma...).

6. Modelo propuesto

Para determinar los factores que influyen en la decisión de un individuo de no trabajar y no estudiar en los trimestres que aquí se analizan, se plantea un modelo de EEG con función enlace logística (binomial), donde la variable dependiente es dicotómica (0 = No nini y 1 = Nini).

De la clasificación obtenida a partir de la referida con anterioridad (nueva clasificación del cuadro 1), las categorías 1, 3 y 4 se reclasificaron como 0. No nini; y 2, 5, 6 y 7, como 1. Nini.

Para las variables independientes, se decidió involucrar aquellas que pudieran explicar la condición de nini. En cierta forma, las características de la localidad donde vive el individuo, las que explican los entornos social y económico del hogar al que pertenece y sus características propias pueden incrementar las probabilidades de que un individuo alcance la condición estudiada. Tomando en cuenta esto, la ENOE proporciona algunas variables que se acercan a lo antes mencionado.

Entonces, el modelo propuesto es EEG con función de enlace:

donde:

por lo que:

Así, y_ij representa la condición de nini (0 = No nini y 1 = Nini) del individuo i en el tiempo j (variable respuesta), x_ij=(x_ij1,…,x_ijp)´ es un vector px1 de covariables del individuo i en el tiempo j (que para nuestro caso serán los factores) que representan las características de la localidad, algunas del hogar y las de las personas de 15 a 24 años de edad.

Las variables explicativas o independientes se desglosan en el cuadro 5. Con este grupo de variables (factores) queremos determinar sus probabilidades individuales y, en conjunto, de que un individuo adquiera la condición de nini.

Las características de la localidad pueden ser relevantes en esa condición, por ejemplo, identificar la diferencia entre residir en una localidad urbana o una rural; además de las condiciones socioeconómicas del municipio al que pertenece esa localidad, medidas a través de su tasa de ocupación y su IDH. La tasa de ocupación a nivel municipal es obtenida a partir de la ENOE para cada trimestre, la cual, para un número importante de municipios, se debe considerar un proxy debido a que la ENOE no presenta muestra suficiente para hacer inferencia a ese nivel. El IDH, creado originalmente para medir el nivel de desarrollo de los países que calcula el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD, 2014), es un indicador compuesto obtenido a partir de cinco indicadores agrupados en tres dimensiones:

• Salud:

– Tasa de supervivencia infantil.

• Educación:

– Años promedio de escolaridad.
– Años esperados de escolarización.
– Índice combinado de educación.

• Ingreso:

– Ingreso municipal percápita ajustado al
ingreso nacional bruto anual en dólares
estadounidenses ppc (paridad de poder de
compra).

En el contexto del hogar, solo se consideran aquellas variables relevantes de las pocas que aporta la ENOE y que se cree pueden incidir en la condición de ser nini de los individuos. Lo mismo sucede con las variables relacionadas con las características del propio individuo.

7. Resultados

Tanto los de la estimación del modelo planteado como los intervalos de confianza y el nivel de significancia de cada coeficiente estimado se muestran en el cuadro 6.

Al observar el contraste de hipótesis, el X² de Wald, vemos que todos los coeficientes estimados son estadísticamente significativos, es decir, aportan información al modelo para explicar la variable dependiente. Además, al ver el signo de los coeficientes, notamos que solo la edad y el sexo del individuo (si es mujer) son positivos, lo cual significa que incrementan la posibilidad de que un joven entre 15 y 24 años se convierta en nini; por el contrario, los coeficientes de los años de escolaridad del individuo, del sexo, la edad y los años de escolaridad del jefe del hogar, del número de ocupados dentro del hogar, del tamaño de localidad, del IDH y la tasa de ocupación del municipio de residencia tienen signo negativo, lo cual significa que disminuyen esa posibilidad.

Por otro lado, al interpretar el efecto que cada variable tiene de forma individual, si las demás permanecen constantes, vemos que no hace diferencia si el individuo reside en una localidad urbana o una rural debido a que los de zonas rurales tan solo tienen 1.01 veces más posibilidades de convertirse en nini, esto ratifica el estudio de Tuirán y Ávila (2012).

En las posibilidades de convertirse en nini, la tasa de ocupación también tiene un efecto marginal, pues por cada unidad que disminuya ésta, esa posibilidad se incrementa solo 1.04 veces, esto se explica porque la situación del mercado laboral afecta por igual a todos los jóvenes, sin importar su condición, sobre todo si se toma en cuenta que la mayoría de los ninis están fuera de él.

Sucede todo lo contrario con el IDH; éste tiene efectos muy importantes en el riesgo de convertirse en nini, ya que por cada unidad que disminuya su valor la posibilidad se incrementa 5.7 veces, es decir, un individuo que reside en un municipio con IDH bajo tiene mayor riesgo de ser nini que uno que habita en uno con IDH alto, esto se debe a las condiciones u oportunidades que los jóvenes encuentran en su localidad de residencia: quienes habitan en localidades con bajo desarrollo resultan ser más vulnerables a esta condición.

Al observar las características del hogar, nos damos cuenta de que el número de ocupados dentro de éstos es la variable que mayor efecto tiene debido a que, por cada unidad que ésta disminuya, la posibilidad de convertirse en nini se incrementa 1.96 veces, es decir, entre más ocupados existan dentro del hogar, el individuo tiene menos riesgo de ser nini —un ambiente de mayor trabajo o responsabilidad presiona para que los jóvenes aceleren su incorporación a la fuerza laboral; además, esto confirma el hallazgo de Székely (2011) de que la probabilidad de ser nini decrece a mayor número de integrantes del hogar activos—; lo mismo sucede si la jefatura del hogar es masculina, dado que las posibilidades se incrementan 1.36 veces. La edad y los años de escolaridad del jefe o de la jefa tienen efectos marginales en las posibilidades de ser nini; esto resulta ser un hallazgo relevante, pues normalmente se asocia que la escolaridad de los padres es transmitida a los hijos.

Revisando las características del individuo, encontramos que por cada unidad adicional en la edad, el riesgo de ser nini se incrementa 3.46 veces (entre más edad, mayor posibilidad); por cada unidad que se reste a los años de escolaridad, la posibilidad de convertirse en nini se incrementa 1.14 veces (entre mayor grado de escolaridad, menor riesgo de ser nini); y, como es de esperarse, las mujeres tienen 4.29 veces más posibilidades de convertirse en ninis.

A la luz de los resultados, y considerando los efectos totales del modelo, en el cuadro 7 podemos observar las probabilidades de un individuo de ser nini de acuerdo con ciertas características seleccionadas.

Por ejemplo, el individuo con secundaria terminada reside en una zona urbana, con una tasa de ocupación municipal de 95%, el hogar tiene jefatura masculina, de 45 años y con licenciatura, y hay dos personas ocupadas: así, un hombre de 15 años de edad que habita en un municipio con IDH bajo (digamos 0.5) tiene 2.5% de probabilidades de convertirse en nini, mientras que uno de 24 años tiene 17.3 por ciento. Esas probabilidades decrecen a 1.3 y 9.4%, respectivamente, si el municipio donde residen tiene un IDH alto (0.9).

Para el caso de una mujer de 15 años que habita en un municipio con IDH bajo (0.5) tiene 10% de probabilidades de convertirse en nini, mientras que una de 24 años, 47.1 por ciento. Esas cifras disminuyen a 5.3 y 30.8%, en este orden, si el municipio donde residen tiene un IDH alto (0.9).

También, podemos revisar cómo evolucionan las probabilidades de ser nini con el cambio en la edad.

Continuando con el individuo con las características dadas, en las gráficas 2a y 2b podemos observar cómo crecen sus probabilidades de convertirse en nini conforme avanza su edad. Además, la probabilidad crece más rápido cuando se trata de las mujeres, de manera que la brecha entre hombres y mujeres se hace más amplia conforme la edad aumenta.

8. Conclusiones

• El número de ninis observado en esta investigación fue de 4.7 millones, considerando que se trata de jóvenes de 15 a 24 años de edad.

• De acuerdo con las evidencias estadísticas aquí presentadas, se puede decir que el problema de ninis en México es más de corto plazo, dado el porcentaje tan bajo de personas de 15 a 24 años que permanecen con la misma condición de actividad en los cinco trimestres considerados. Digamos que el problema más fuerte está centrado en las personas que se dedican a los quehaceres domésticos no disponibles, ya que representan más de 50% de los ninis, de los cuales 95% son mujeres y son quienes más permanecen en esa condición (más de 20%); pero, dada la alta movilidad en la condición de actividad de este grupo al entrar clasificados de esa forma en el segundo trimestre del 2014, hace pensar que no es un problema de amas de casa como sugieren Leyva y Negrete (2014), sino que pareciera que las razones por las que se declaran en esa condición pueden cambiar en el tiempo.

• Los factores que más inciden en la condición de convertirse en nini están: IDH del municipio de residencia del individuo, sexo, edad, número de ocupados en el hogar y, en menor medida, jefatura masculina en el hogar y años de escolaridad del individuo.

• Es muy importante el efecto del IDH, de tal forma que, por cada unidad que disminuye éste, un individuo tiene 5.7 veces más posibilidades de ser nini.

• Para el caso de la variable sexo, era de esperarse que tenga efectos importantes dado que de origen más de 95% de los ninis son mujeres, entonces, no es extraño que haya resultado que las mujeres tengan 4.3 veces mayores posibilidades de que adquieran esa condición.

• La edad es el tercer factor en importancia debido a que incrementa las posibilidades 3.4 veces por cada año adicional, por ejemplo, al pasar de 15 a 16 años.

• Pareciera que entre más ocupados haya en el hogar, más inhibe la posibilidad de convertirse en nini dentro de éste, pues por cada ocupado que se reste en el hogar existen casi dos veces más posibilidades de la presencia de aquéllos.

• Es interesante ver que el hecho de que el hogar tenga jefatura masculina incremente las posibilidades de presencia de ninis 1.4 veces.

• El resto de los factores considerados tiene efectos marginales en la condición de ser nini.

__________

¹ Incluye a las personas de 15 años y más de edad que en la semana de referencia únicamente realizaron actividades no económicas (destinadas a satisfacer necesidades personales o familiares para el funcionamiento de los habitantes de la vivienda) y no buscaron trabajo.

² Es la situación que distingue a la población de 15 años y más de edad según haya participado o no en la actividad económica o si buscó vincularse a una. Se clasifica en: población económicamente activa (PEA) y población no económicamente activa (PNEA).

³ Se refiere a las personas de 15 años y más de edad que en la semana de referencia realizaron alguna actividad económica durante al menos una hora. Incluye a los ocupados que tenían trabajo, pero no lo desempeñaron temporalmente por alguna razón, sin que por ello perdieran el vínculo laboral con éste, así como a quienes ayudaron en alguna actividad económica sin recibir un sueldo o salario.

⁴ Son las personas de 15 años y más de edad que en la semana de referencia buscaron trabajo porque no estaban vinculadas a una actividad económica o trabajo.

⁵ Es la situación que distingue a la población de 15 años y más según haya participado o no en la actividad económica o si buscó vincularse a una. Se clasifica en: PEA y PNEA.

⁶ Significa que es necesario sustituir a las viviendas seleccionadas; para ello, se mantiene un esquema de panel rotatorio en el que una quinta parte de la muestra, a la que ya se le han realizado cinco visitas (una por trimestre), es reemplazada. Con este esquema se garantiza la confiabilidad de la información obtenida, pues en cada trimestre se mantiene 80% de la muestra.

⁷ De acuerdo con Mahía (2000) y Rosales (2010), dependiendo del número de individuos y el número de observaciones temporales para cada uno de ellos, los paneles de datos pueden ser:

• Micro. Cuando se dispone de un gran número de individuos y pocas observaciones
temporales.
• Macro. Cuando se tienen pocos individuos y muchas observaciones temporales.
Rosales (2010) también clasifica los paneles de datos como:
• Balanceados. Cuando todos los individuos tienen el mismo número de observaciones
en el tiempo (Ti=T).
• No balanceados. Cuando el número de observaciones en el tiempo varía para cada
individuo (Ti ≠T).

⁸ Son las personas de 15 años y más de edad que tuvieron vínculo con la actividad económica (destinada a producir bienes y servicios para el mercado) o que lo buscaron en la semana de referencia, por lo que se encontraban ocupadas o desocupadas.

⁹ Ocurre cuando un integrante del hogar deja de serlo en forma definitiva debido a que se integró a otro por diferentes motivos: se fue a vivir con su pareja, cambió de residencia por trabajo o estudios, etcétera.

¹⁰ Se registra cuando no se logró entrevistar a algún integrante del hogar por negarse a contestar o por ausencia temporal.

__________

Fuentes

Águila, Emma et al. “Pobreza y vulnerabilidad en México: El caso de los jóvenes que no estudian ni trabajan”, en: Estudios Económicos. Ciudad de México, México, 30.1, 2015, p. 3.

Arceo Gómez, E. O. & R. M. Campos Vázquez. ¿Quiénes son los NiNis en México? No. 2011-08. Documento de trabajo. Ciudad de México, El Colegio de México, Centro de Estudios Económicos, 2011.

Dautrey, Philippe Louis Charles. “La invención de una categoría: los NiNis. El caso mexicano”, en: Revista de Investigaciones Políticas y Sociológicas. 13.2, 2015.

Davis, Charles S. Statistical methods for the analysis of repeated measurements. Springer Science & Business Media, 2002.

Escobedo, José E. Borunda. “Juventud lapidada: el caso de los ninis”, en: Nóesis. Revista de Ciencias Sociales y Humanidades. 22.44, 2015, pp. 120-143.

Hosmer Jr., D. W. & S. Lemeshow. Applied logistic regression. John Wiley & Sons, 2004.

Hoyos, Rafael de, Halsey Rogers & Miguel Székely. Ninis en América Latina: 20 millones de jóvenes en búsqueda de oportunidades. Washington, DC, Banco Mundial, 2016.

Leyva Parra, G. & R. Negrete Prieto. “NiNi: un término Ni pertinente Ni útil”, en: Coyuntura Demográfica. 5. Ciudad de México, SOMEDE, 2014, pp. 15-20.

Liang, K. Y. & S. L. Zeger. “Longitudinal data analysis using generalized linear models”, en: Biometrika. Oxford University Press & Biometrika Trust, 1986, pp. 13-22.

Mahía, Ramón. Introducción a la especificación y estimación de modelos con datos de panel. Madrid, Universidad Autónoma de Madrid, 2000.

McCullagh, Peter & John A. Nelder. Generalized linear models. Vol. 37. CRC press, 1989.

Negrete Prieto, R. & G. Leyva Parra. “Los NiNis en México: una aproximación crítica a su medición”, en: Realidad, Datos y Espacio Revista Internacional de Estadística y Geografía. 4(1). México, INEGI, 2013, pp. 90-121.

Nelder, J. A. & R. W. Wedderburn. “Generalized linear models”, en: Journal of the Royal Statistical Society. 135. Royal Statistical Society, 1972, pp. 370-385.

Mayorga, Mauricio & Evelin Muñoz. La técnica de datos de panel. Una guía para su uso e interpretación. Banco Central de Costa Rica, septiembre del 2000.

OCDE. Panorama de la Educación 2014. Indicadores de la OCDE. OECD Publishing, 2014.

ONU. El estado de la población mundial 2014. Fondo de Población de las Naciones Unidas, 2014.

Parametría. Los ninis ¿cuántos son y qué significan? 2013. Consultado el 12 de noviembre de 2016 en http://www.parametria.com.mx/descargarCarta.php?id=Ninis.pdf

PNUD. Índice de desarrollo humano municipal en México: nueva metodología. Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo, 2014.

Robson, K. & M. C. E. Team. Becoming NEET in Europe: A comparison of predictors and later-life outcomes. Global Network on Inequality MiniConference. Vol. 22. 2008.

Rosales, L. Técnicas de medición económica. Universidad Nacional de Piura, Facultad de Economía, 2010. Consultado el 3 de junio de 2016 en https://tecmedecon.files.wordpress.com/2010/05/panel-data.pdf

Székely, Miguel. Jóvenes que ni estudian ni trabajan: un riesgo para la cohesión social en América Latina. Santiago de Chile, CIEPLAN, 2011.

Social Exclusion Unit. Bridging the Gap: New opportunities for 16-18 year olds not in education, training or employment. London, Social Exclusion Unit, 1999.

Tuirán, R. & J. L. Ávila. “Jóvenes que no estudian ni trabajan: ¿cuántos son?, ¿quiénes son?, ¿qué hacer?”, en: Este País. 251. Ciudad de México, 2012, pp. 1-3.

Velasco, Daniel Téllez. “Jóvenes nini y profesionistas titi: la estratificación letrada del desempleo”, en: El Cotidiano. 169.169, 2011, pp. 83-96.

Wedderburn, R. W. “Quasi-likelihood functions, generalized linear models, and the Gauss-Newton method”, en: Biometrika. 61(3). Oxford University Press & Biometrika Trust, 1974, pp. 439-447.

Zhang, Daowen. Analysis of Longitudinal Data from Epidemiologic Studies (lecture). NC State University, 2016. Consultado el 3 de septiembre de 2016 en http://www4.stat.ncsu.edu/~dzhang/

__________

Anexo

A. Movilidad en la condición de actividad a través de los trimestres
A.1 Población de 15 a 24 años

A.2 Quehaceres domésticos no disponible