El trabajo infantil en México: Factores explicativos

Child labor in Mexico: explanatory factors

Rogelio Varela Llamas¹ llamasrv@gmail.com

Universidad Autónoma de Baja California, México

Juan Manuel Ocegueda Hernández² jmocegueda@uabc.edu.mx

Universidad Autónoma de Baja California, México

Jesús Eduardo López Mares³ jesus.lopez74@uabc.edu.mx

Universidad Autónoma de Baja California, México

La participación de la fuerza de trabajo en el mercado laboral ha sido estudiada en la literatura empírica para distintos países, regiones y sectores económicos. En general, se ha documentado que factores socioeconómicos y espaciales influyen de manera relevante en el proceso de inserción laboral tanto de hombres y mujeres jóvenes como de la población adulta en edad de trabajar. En contraste, las actividades laborales que despeñan las niñas, niños y adolescentes, han sido poco estudiadas en países que exhiben menores niveles de desarrollo económico. En parte, por la falta de disponibilidad de información estadística pero también, porque no siempre el problema del trabajo infantil está articulado con el diseño e instrumentación de políticas públicas que permitan erradicarlo. En el caso México, existen diversos estudios que abordan el problema, sin embargo, es imprescindible seguir explorando los factores que se relacionan directa o indirectamente con el tópico de estudio en un contexto económico y social cada vez más complejo.

Se analizan variables socioeconómicas y territoriales que de acuerdo a la literatura especializada pueden contribuir a explicar las actividades económicas no permitidas, que atentan en contra de la integridad física y emocional de las niñas, niños y adolescentes. Cabe destacar que los objetivos de desarrollo sostenible impulsados por la Organización de las Naciones Unidas, están encaminados a emprender acciones colectivas para combatir la pobreza, proteger el planeta y en general, para mejorar la vida humana. De los diecisiete objetivos trazados en la agenda global hacia el año 2030, el número ocho establece que se debe generar trabajo decente y crecimiento económico inclusivo. En particular la meta 8.7 esboza que se deben promover acciones inmediatas y eficaces en contra del trabajo forzoso, las formas de esclavitud, la trata de personas y la prohibición y eliminación de las peores formas de trabajo infantil (Naciones Unidas-CEPAL, 2018).

La OIT-UNICEF (2020) señalan que durante el año 2020 el trabajo infantil en el mundo ascendió a 160 millones y el trabajo peligroso a 79 millones. Del primer total 62.9 millones corresponden a niñas y 97 millones a niños, colocándolos en una situación de vulnerabilidad social. En el ámbito regional se reporta que el trabajo infantil en la región de África fue 92.2 millones, en los Estados Árabes de 2.4 millones, en Asia y el Pacífico de 48.7 millones, en las Américas de 8.3 millones y en Europa y Asia Central de 8.3 millones. Se destaca que el problema está más relacionado con aquellos países que reportan ingresos medios-bajos y bajos. En México el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) ha colaborado estrechamente con la Secretaría del Trabajo y Previsión Social (STPS) y la Organización Internacional del Trabajo (OIT) para recolectar información a través de la Encuesta Nacional de Trabajo Infantil (ENTI). El objetivo fundamental es integrar bases de datos relacionadas con las características socioeconómicas y laborales del trabajo infantil, así como su participación en las actividades domésticas que representan algún tipo de riesgo. La ENTI correspondiente al año 2019 reportó que en el país había 3.3 millones de niñas(os) y adolescentes entre los 5 y 17 años que desempeñaban una ocupación. De acuerdo con la misma encuesta, en 2022 la cifra registrada fue de 3.7 millones, lo que significó un aumento de 12.1% en un lapso de 3 años. Durante 2019 la población infantil total alcanzó los 28.5 millones y durante 2022 se redujo a 28.4 millones. A pesar del descenso experimentado, el segmento que desempeñó ocupaciones no permitidas y quehaceres domésticos no adecuados aumentó. En 2019 las actividades no permitidas fueron de 2 millones y las actividades domesticas desempeñadas en condiciones no adecuadas de 1.2 millones. Durante el cuarto trimestre de 2022 las cifras fueron de 2.1 y 1.9 millones respectivamente (INEGI, OIT, STPS, 2109, INEGI, OIT, STPS, 2022).

Lo que revelan las cifras agregadas es que se trata de un problema persistente que es necesario abordar con políticas públicas y con acciones muy puntuales que fortalezcan el estado de derecho. El objetivo fundamental del presente trabajo, es ofrecer una explicación acerca de los factores que pueden incidir en la probabilidad de que un individuo con una edad de entre 5 a 17 años, se encuentre inmerso en una situación de trabajo infantil. Con información correspondiente a la ENTI de 2019 y 2022 se evalúa si la política de asignación de becas del gobierno federal y de apoyo de otros programas del gobierno ha impactado en una menor participación laboral de las niñas, niños y adolescentes. La hipótesis de trabajo que se plantea, es que la política pública de apoyos económicos puede contribuir a reducir el trabajo infantil, por lo que es fundamental en el abordaje del problema. Con el propósito de estudiar la relación analítica de interés, se controla por variables de orden social, económico y espacial en el análisis de regresión. El documento se organiza en tres secciones estrechamente articuladas. En la primera parte se hace énfasis en el marco conceptual del objeto de estudio y consecuentemente se revisan trabajos empíricos relacionados con el planteamiento del problema. En la segunda sección se describen algunos rasgos del problema a partir de la información general que proveen las encuestas. En la tercera y última sección se describe la metodología de estimación y se discuten los principales hallazgos empíricos. Finalmente se esbozan las principales conclusiones.

De acuerdo con el INEGI (2023), el trabajo infantil se relaciona con la población cuya edad oscila entre los 5 y 17 años. Es un segmento que se divide en población ocupada (PO) y población no ocupada (PNO). La PO engloba a individuos que realizan ocupaciones permitidas y no permitidas. Las ocupaciones no permitidas son actividades prohibidas que realizan niñas y niños cuya edad está por debajo del umbral que establece la Ley Federal del Trabajo, es decir, son casos que se ubican entre los 5 a 14 años. A este concepto, se suman las ocupaciones que de acuerdo a la misma Ley se consideran como peligrosas y son realizadas por adolescentes entre los 15 y 17 años de edad. Si a las ocupaciones no permitidas, se añade la PNO que desarrolla quehaceres domésticos no remunerados en condiciones no adecuadas, entonces se obtiene lo que se denomina una medición amplia del trabajo infantil. En México el marco jurídico relacionado con el tema en cuestión, engloba a la Constitución Política de los Estados Unidos Mexicanos, pero también se apoya en la Ley Federal del Trabajo y en la Ley General de los Derechos de Niñas, Niños y Adolescentes. De acuerdo con STPS (2014), son actividades que siendo o no remuneradas, se emprenden al margen de la normativa laboral, considerándose prohibidas, peligrosas o inadecuadas. Son tareas que en realidad violan sus derechos y atentan en contra de su desarrollo físico, mental, psicológico y/o social.

La literatura que existe alrededor del problema, plantea que su explicación es multifactorial debido a que confluyen factores económicos, sociales y culturales. Es así que el objetivo de la ENTI es proveer información sobre características socioeconómicas y laborales, con el propósito de documentar el nivel de profundidad del problema. Se parte de la idea de que la disponibilidad de información es fundamental para en lo sucesivo diseñar e instrumentar políticas públicas bien focalizadas o transversales. En el proceso de aplicación de la ENTI 2022, se utilizó el mismo marco conceptual y metodológico de la ENTI 2019. La muestra seleccionada estuvo conformada por viviendas con niñas y niños que fueron extraídas del marco muestral de vivienda del INEGI. La información se recolectó mediante diversos instrumentos como el Cuestionario Sociodemográfico, Cuestionario Básico de Ocupación y Empleo, Cuestionario de Actividades para Población de 5 a 11 años, Cuestionario de Actividades para Población de 12 a 17 años y del Cuestionario Complementario de Hogares. La metodología que en México se ha adoptado para cuantificar el trabajo infantil, se basa en la propuesta que en 2016 hizo el Comité Técnico Especializado de Estadísticas del Trabajo y Previsión Social.

En el documento de la STPS (2014) se plantea que si bien son diversos los elementos que contribuyen a explicar problema de estudio, variables como los ingresos y el nivel de pobreza son determinantes fundamentales. Con base a estudios como el de la OIT-IPEC (2007) y el CONEVAL-UNICEF (2014), la STPS señala que la pobreza es la causa principal que lo detona. En este sentido, la OIT (2009) argumenta que entre trabajo infantil y pobreza existe un círculo vicioso. En este enfoque se entiende que las niñas y niños que forman parte de familias de bajos ingresos o que son pobres, son enviados a trabajar, dificultándose con ello su acceso a la educación. La implicación es que, sin educación formal sus ingresos futuros podrían ser bajos y el lastre de la pobreza se transmitirá de una generación a otra (Basu & Tzannatos, 2003).

En consecuencia, se sugiere romper el círculo vicioso, de tal forma que las niñas y niños completen su educación y así puedan acceder en el futuro a un mejor empleo. En Carlson (2002) se bosqueja que la brecha salarial entre trabajadores poco calificados y altamente calificados, ofrece elementos sólidos para pensar que una mejora de los retornos de la educación es fundamental para que la sociedad prospere. Es conveniente que las niñas(os) y adolescentes, tengan la oportunidad de acceder a la educación para que vislumbren un futuro con menos incertidumbre accediendo a un trabajo decente y mejor nivel de bienestar. En el documento de la STPS (2014) se destaca que la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) y el Fondo Internacional para el Desarrollo Agrícola (FIDA) identifican como factores de oferta que pueden influir en la dinámica laboral, el ingreso del hogar, el número de centros educativos en las zonas rurales, los servicios financieros y el trabajo agrícola. Por su parte, entre los factores de demanda se identifica el reducido costo de la fuerza de trabajo infantil y la baja productividad de las unidades de producción demandantes (FAO, FIDA y OIT, 2010).

Las investigaciones que han abordado el problema en el plano nacional e internacional, han ido más allá de consideraciones conceptuales, pues es un tema de interés que tiene múltiples aristas. En este documento el objetivo fundamental es analizar aquellos factores que influyen en la probabilidad de que una niña(o) o adolescente realice un trabajo prohibido o no adecuado en México. El interés se centra esencialmente en la relación que existe entre la participación laboral y los apoyos económicos que se proveen a través de becas y otros programas de gobierno. En el ámbito internacional Ureña, Tovar & Castillo (2009) analizan para el caso del Valle del Cauca en Colombia si un niño(a) entre 5 y 17 años trabaja y estudia. Para ello, estiman un modelo biprobit y consideran como variables explicativas los rasgos sociales del jefe(a) de hogar, así como características socioeconómicas del entorno donde viven. El estudio concluye que quienes tienen más riesgo de emprender actividades laborales y de no asistir a la escuela, son las niñas(os) de mayor edad; infantes que viven en hogares donde el jefe(a) tiene poca educación o es hombre; niñas(os) que viven en zonas rurales y que residen en hogares con mayor número de infantes. Para el Caribe Colombiano, Amar et al. (2012) resaltan que el problema del trabajo infantil es multicausal debido a que puede ser explicado por razones de pobreza, así como por otros fatores como la violencia en los hogares, aspectos culturales y por la permisividad social.

Díaz & Benítez (2017) al revisar diversos trabajos de investigación para distintos países latinoamericanos, encuentran que hay un cierto consenso de que un determinante fundamental del trabajo infantil es la pobreza asociada a bajos ingresos, salarios y restricciones de crédito. En este sentido, Sáenz et al. (2016), establecen que existe una correlación entre ingreso y los derechos sociales, entendiendo que el derecho a la educación escolar es fundamental. Para el caso de Panamá Arauz et al. (2024), analizan el problema para los años de 2014 y 2016 con datos de la Encuesta de Trabajo Infantil. Observan que la participación laboral disminuyó, sin embargo, apuntan que existe una mayor inserción de hombre al mercado laboral en comparación con las mujeres. Destacan que una de las medidas que permitió la reducción, se relaciona con los controles y restricciones legales que se instrumentaron. Desde una perspectiva latinoamericana, Azqueta, Gavaldón & Sotelsek (2021) enfatizan que el acceso a la educación es una ruta adecuada para atenuar el trabajo infantil, argumentan que sus efectos en las familias pobres son favorables, pero advierten que pueden verse contrarrestados si no se atiende el problema de la desigualdad social. Agregan que las transferencias monetarias condicionadas pueden coadyuvar a la inserción escolar y con ello fortalecer el capital humano de la población de infantes. Cortez & Gil (2003) con datos de la Encuesta Nacional de Niveles de Vida, estiman para Perú un modelo probit de participación laboral infantil. Entre las variables explicativas que utilizan, está el género y el tipo de localidad. Encuentran que la probabilidad de trabajar es mayor para los niños que para las niñas y residir en localidades rurales aumenta la probabilidad de participación en el mercado de trabajo. También identifican que el efecto de los programas sociales que proveen desayunos, aumenta la probabilidad de inserción laboral, lo que lleva a los autores a pensar que quizás es una medida insuficiente.

Para Colombia, Ramoni et al. (2021) establecen que las características del jefe de hogar como estar desempleado, tener poca educación y estar ocupado en el sector informal, aumentan la probabilidad de que haya un menor trabajando en la familia. Se afirma que no solo las condiciones de vida afectan la probabilidad de trabajar, sino también la selección del sector de empleo. Particularmente para la economía de México Leyva & Pichardo (2006) examinan estadísticas por entidad federativa y plantea que aquellas niñas(os) que por circunstancias familiares les ha tocado vivir en entornos de precariedad laboral y de exclusión laboral, se les debe proteger de formas de trabajo que pueden afectar su crecimiento hacia la adultez. En esta misma línea de investigación, Gómez (2013) encuentra que aquellos menores que viven en hogares mexicanos cuyo jefe de familia es mujer, tienen mayor probabilidad de trabajar. Se sugiere emprender estrategias que ayuden a que las niñas(os) continúen con sus estudios y así fortalezcan su capital humano. También se señala que el Programa Oportunidades fue una efectiva herramienta para disminuir el riesgo de inserción laboral, lo que apuntala la idea de que los apoyos del gobierno son cruciales en el combate del problema.

Miranda y Gaxiola (2001) indican que en México hay grupos de niñas(os) que son muy vulnerables y que muy probablemente experimentaran la desigualdad social en el transcurso de varias generaciones. Los datos del Módulo de Trabajo Infantil correspondiente a 2011, sugieren que el ciclo intergeneracional de vulnerabilidad social se refuerza. De acuerdo con Soto (2024) el segmento infantil que se encuentra laborando se ha convertido en una población invisible y es una forma de explotación laboral que representa para México un problema grave. Se indica que para evitar el trabajo infantil se debe avanzar en un sistema de información territorial que permita planear actividades en el marco de un dialogo intergeneracional y con mayor sensibilización y capacitación. En la visión de Hernández (2024) la eliminación del trabajo infantil no solo representa un reto asumido en el marco de la agenda multilateral 2030, sino también con lo establecido en materia laboral en el tratado comercial que sostiene México con Estados Unidos y Canadá (T-MEX). En este sentido, no es un tema que se tiene que soslayar, sino que por el contrario, es prioridad atenderlo en el marco de una agenda nacional. García (2024) señala que el trabajo infantil en México es realmente un problema estructural que se interrelaciona con pobreza, las regiones rurales y las comunidades de migrantes e indígenas, en donde la vulnerabilidad social y económica es más profunda.

En Acevedo et al. (2011) se realiza una revisión de literatura sobre los determinantes y efectos del trabajo infantil. Plantean que es un fenómeno multidimensional y multicausal y sostienen que en países con ingreso bajos, los programas de transferencias han sido eficaces para contener el trabajo infantil. Resaltan que nuevos desarrollos en el campo, reconocen la relevancia de la política pública. Por su parte, Miranda (2019) con datos del Módulo de Trabajo Infantil de la ENOE de 2015, estiman un modelo binomial logístico y consideran entre otras variables explicativas, el sexo y el tipo de apoyo que se recibe como becas para estudiar, asistencia de otros programas de gobierno y ayudas familiares. Se encuentra que ser hombre aumenta la probabilidad de ser parte del trabajo infantil y recibir apoyos de cualquier tipo, reduce la posibilidad de participar en el mercado. En el primer caso, la razón de momios es mayor a la unidad y en el segundo, son inferiores a uno. Al abordar la variable de programas de apoyo se encuentra evidencia en favor de la política social.

En el trabajo de Rodríguez (2021), también se analizan datos del Módulo de Trabajo Infantil correspondiente al año 2017. Se abordan variables relacionadas con las características del individuo, del hogar y del contexto y se estima un modelo probit. Un hallazgo importante es que los apoyos gubernamentales derivan en un efecto marginal significativo para reducir el trabajo infantil. También se encuentra que los niños varones tienen una mayor probabilidad de participar en el trabajo en comparación con las niñas. Los resultados se validan tanto para el conjunto de la economía mexicana como para la región del Norte y Sur de México. Para Gaxiola y Román (2023), la variable sexo es fundamental para determinar en qué actividad se van a insertar los niños y niñas. Se concibe como una variable relevante en la instrumentación de la metodología de Análisis de Correspondencia Múltiple. En esta vertiente, Gallegos (2016), también destaca que los niños se insertan principalmente en actividades remuneradas mientras que las niñas realizan actividades domésticas, en ambos casos se señala que juegan un papel importante los patrones culturales y sociales de México.

De acuerdo con el INEGI (2020) en el año 2019 el 11.5% de la población que engloba a niñas(os) y adolescentes entre los 5 y 17 años de edad, se encontraba participando en el mercado laboral mientras que el 88.5% permaneció al margen. En INEGI (2023) se reporta que en 2022 el porcentaje de participación se incrementó a 13.1% mientras que el 86.9% se situó fuera del mercado. En 2019 de la población total infantil, los niños representaron el 13.6% y las niñas el 9.2%. Para 2022 la tasa de trabajo infantil por sexo fue de 15.5% para niños y de 10.7% para niñas. Como se puede apreciar, para ambos sexos se registró un aumento de 1.9 y 1.5 puntos porcentuales respectivamente. A nivel de entidad federativa, durante 2019 los espacios con mayor porcentaje de trabajo infantil respecto a la población total de 5 a 17 años, fueron Oaxaca (21.5%), Puebla (18.3%), Chiapas (18.3%), Michoacán de Ocampo (17.6%) y San Luis Potosí (14.3%). En 2022 las entidades con las cifras más elevadas fueron Guerrero (24.5%), Chiapas (20.8%), Nayarit (19.1%), Oaxaca (18.5%) y Michoacán de Ocampo (18%). De este conjunto de cinco entidades, solo Puebla y San Luis Potosí lograron salir del grupo durante 2022. Sin embargo, Guerrero paso a ocupar el primer lugar en 2022 y Nayarit que en 2019 no aparecía en la lista referida, pasó a ocupar la tercera posición.

Durante 2019 las entidades federativas que menor trabajo infantil registraron como porcentaje de la población infantil total, fueron Baja California (5.3%), Ciudad de México (5.4%), Nuevo León (6.3%), Tamaulipas (6.9%) y Coahuila de Zaragoza (7.0%). Para el cuarto trimestre de 2022, fueron la Ciudad de México (4%), Coahuila de Zaragoza (6.4%), Baja California (6.5%), Quintana Roo (6.9%) y Querétaro (7.1%). De 2019 a 2022, Nuevo León y Tamaulipas perdieron posición y Quintana Roo y Querétaro lograron reducir el problema. En 2022 los datos exhiben que el 17.7% y 39% de las niñas y niños emprendieron ocupaciones no permitidas en el sector agropecuario. En contraste, 32.2% y 19.7% de las niñas y niños tuvieron una ocupación no permitida en el sector servicios. Los sectores que menor porcentaje de trabajo infantil reportan en el caso de las niñas son la construcción con 0.2% y la industria manufacturera, extractiva, electricidad, gas y agua con 15.8%. En el caso de los niños son los mismos sectores.

Con relación a los motivos que inducen a realizar una ocupación no permitida durante el cuarto trimestre de 2022, se reporta que el 37.1% y 25.2% de las niñas lo hicieron por 1) gusto o solo ayudar y 2) para pagar su escuela y/o sus propios gastos respectivamente. En general se identifica que fueron las principales razones. En el caso de los niños los motivos con mayor porcentaje son justamente los mismos con 29.3% y 21.7% respectivamente. La tasa de quehaceres domésticos que se calcula como proporción de la población de 5 a 17 años, fue de 6.4% para los niños y de 7.1% para las niñas. Por entidad federativa, las tasas más elevadas fueron la de Guerrero (12.9%), Michoacán de Ocampo (10.6%), Tabasco (9.9%), Colima (9.7%), Puebla (9.5%) y Chiapas (9.5%). Las tasas más bajas fueron la de la Ciudad de México (1.7%), Coahuila de Zaragoza (3.0%), Quintana Roo (3.1%), Querétaro (3.3%), Baja California (3.5%) y Sinaloa (3.8%). La tasa nacional promedio de trabajo infantil en 2019 fue de 11.5% mientras que en 2020 de 13.1%. En 2019 de las 32 entidades federativas, 14 se ubicaron por arriba del promedio, siendo la tasa menor la de Yucatán con 11.9% y la de Oaxaca con 21.5%. En 2022 16 entidades se situaron por arriba de la media nacional, Durango registró la menor tasa 13.1% y Guerrero la de mayor porcentaje que fue de 24.5%.

De lo hogares registrados en la ENTI 2022 con presencia de trabajo infantil, el 62.4% enfrentó problemas graves o muy graves durante los último tres años debido a precios elevados de los productos alimenticios. Del mimo universo de hogares con trabajo infantil, el 18.8% enfrentó problemas por enfermedad grave por accidente de un miembro del hogar y el 3.9% afrontaron complicaciones por perdidas de ingreso por un trabajo remunerado. Los hogares que registran ocupaciones no permitidas y aquellos que engloban quehaceres domésticos en condiciones no adecuadas, también enfrentaron problemas graves o muy graves durante los último tres años debido al alza de los precios de los productos alimenticios. Los problemas que durante los últimos tres años le generaron situaciones graves o muy graves a los hogares que en general registraron trabajo infantil, fue el dejar de recibir apoyos monetarios de otros hogares y una situación de divorcio o separación.

Entre 2019 y 2022 las ocupaciones no permitidas pasaron de 2 a 2.1 millones de personas y los quehaceres domésticos no adecuados de 1.5 a 1.9 millones. Al observar las cifras de 2022 por grupo de edad, se encuentra que el 51.1% del trabajo infantil se concentraba en el rango de 5 a 14 años y el 48.9% en el intervalo de 15 a 17 años. En lo referente a la asistencia escolar, el 70% de quienes formaban parte del trabajo infantil asisten a la escuela y el 30% no asiste. Del 100% de las ocupaciones no permitidas registradas en 2022, el 58.1% son trabajadores subordinados y remunerados, el 4.3% trabajadores por cuenta propia, el 37.4% trabajadores no remunerados y el 0.2% otros trabajadores. Del total de niños y niñas que realizan una actividad no permitida, el 33.5% tienen una jornada laboral de 14 horas, el 18.1% más de 14 hasta 28 horas, 7.1% más de 28 hasta 36 horas, el 12.4% más de 36 hasta 48 horas, el 14.7% más de 48 horas de jornada laboral, el 13.7% no tiene un horario regular de trabajo y el 0.6% no especifica.

Para analizar la probabilidad de que una niña(o) o adolescente sea parte del trabajo infantil, se estima un modelo logit binario, en donde la variable dependiente asume el valor de uno si el individuo realiza un trabajo prohibido, riesgoso o en condiciones no adecuadas y cero, en caso contrario. La variable dependiente refiere a la condición de trabajo infantil y se ha extraído del módulo de indicadores sociodemográficos de la ENTI 2019 y 2022 respectivamente. Las variables que se contemplan para explicar el evento, son de naturaleza socioeconómica, demográfica y regional. Se utiliza la variable sexo que asume el valor de uno si el individuo es hombre y cero en caso de ser mujer. También se introduce una variable binaria que captura si el individuo recibió algún tipo de apoyo económico a través de una beca para estudiar, de otro programa de gobierno o de algún familiar. Toma el valor de uno si recibió apoyo y cero en caso contrario. En la especificación del modelo también se introduce el motivo por el cual trabaja, tomando el valor de uno si se informa que labora porque el hogar necesita de su apoyo económico, porque el hogar necesita de su trabajo, para aprender un oficio, por gusto o por ayuda o para pagar una deuda. En caso de informar que trabaja para pagar la escuela y/o sus gastos personales, toma el valor de cero.

Adicionalmente se contempla el tamaño de localidad en donde se reside. La variable cualitativa toma el valor de uno si se determina que vive en una zona con una población menor de los 2,500 habitantes y el valor de cero en caso de vivir en una localidad más urbana con una población superior a los 2,500 habitantes. Con el interés de analizar el impacto que tiene en el trabajo infantil el espacio regional, se introduce un vector de variables dummy para representar las siete regiones en que se divide el territorio nacional. Se ha adoptado la clasificación regional propuesta en Esquivel (1999) que considera la siguiente agrupación entidad-región: Capital (Ciudad de México y Estado de México), Centro (Hidalgo, Morelos, Puebla y Tlaxcala), Centro Norte (Aguascalientes, Durango, Guanajuato, Querétaro, San Luis Potosí y Zacatecas), Golfo (Campeche, Quintana Roo, Tabasco, Veracruz y Yucatán), Norte (Baja California, Chihuahua, Coahuila, Nuevo León, Sonora y Tamaulipas), Pacífico (Baja California Sur, Colima, Jalisco, Nayarit y Sinaloa) y Sur (Chiapas, Guerrero, Michoacán y Oaxaca). Esta última región se asume como la categoría base o de referencia para evitar un problema de multicolinealidad perfecta y de estimación.

La elección de las variables se realizó a partir de criterios estadísticos y tomando en consideración lo que literatura plantea. Subyace el interés por analizar el impacto marginal que tiene en la probabilidad de que un menor o adolescente sea parte del trabajo infantil, el que tenga alguno tipo de apoyo económico, controlando por variable como el sexo, motivo de trabajo, tamaño de localidad y región. Para proceder a abordar las relaciones analíticas entre las variables, se instrumenta una metodología econométrica consistente con la estimación de un modelo logit basado en una función de distribución logística. Por la naturaleza binaria de la variable dependiente y considerando que no es multi categórica, es que no se optó por estimar un modelo probabilístico de respuesta múltiple como podría ser un modelo de respuesta ordenada o multinomial. Se ha elegido un modelo logit en contraste con otras especificaciones econométrica, considerando los cambios marginales, bondad de ajuste, criterios de información, porcentaje de predicciones correctas y área bajo la curva ROC. Se basa en una función como la siguiente:

También se puede representar como:

Siendo

La probabilidad de que el evento ocurra (y_i= 1) depende de las variables x_ique capturan las características socioeconómicas y demográficas. La expresión [1] y/o [2] toman valores en el intervalo [0,1]. La probabilidad de que una niña(o) o adolescente sea parte del trabajo infantil se obtiene a partir de la expresión [1] y/o [2]. Por el contrario, la probabilidad de que el evento no ocurra se estima como:

A través de [1] y [4] se estima la razón de probabilidades:

Tomando el logaritmo natural de [5] se obtiene:

La expresión [6] representa el logaritmo natural de la razón de probabilidades. Un estimador contenido en Z_imide el cambio en el logit como resultado de un cambio unitario en la variable explicativa x_i(Colin & Trivedi, 2010). Sin embargo, la interpretación de L_ial ser poco intuitiva propicia que se estimen los cambios marginales para cada variable, mismos que se obtienen mediante:

El estimador ${\hat{\beta }}_k$ está asociado a la k variable explicativa y $\hat{p}$ es la probabilidad estimada por el modelo de que ocurra el evento (y_i=1). Considerando que las variables de estudio son dicotómicas que representan atributos, es que se opta por no evaluar los cambios marginales en el valor medio de las mismas, ya que no están expresada en escala o razón. Por ende, se procede a estimar el efecto marginal promedio (Average Marginal Effect) en cuyo caso se estiman tantos efectos marginales como casos de estudio se tienen y finalmente se obtiene el efecto promedio del conjunto. Se ha instrumentado el método de máxima verosimilitud y se han considerado estructuras de datos de corte transversal extraídos de la ENTI-2019 y la ENTI-2020 correspondientes al cuarto trimestre de cada año. Es importante asentar que de acuerdo al INEGI la encuesta correspondiente a 2022 siguió el mismo marco conceptual y metodológico de la edición 2019. La población objetivo abarca a individuos de 5 a 17 años y el límite inferior se acotó a partir de las experiencias internacionales relacionadas con recolección de información del trabajo infantil.

Tabla 1
Resultados de estimación del modelo Logit 2019

Fuente: Elaboración propia con información de la ENOE-INEGI. Significancia estadística: * p<0.05; ** p<0.01; *** p<0.001 LR= ‒ 2ln ( λ ) =LR chi2(10)

prob > chi 2

Estadístico: 167.83

Prob. 0.0000

Goodness-of-Fit Evaluation for Binary Specification Hosmer - Lemeshow Chi2(8)

Estadístico H-L: 10.30

Probabilidad: 0.244

Porcentaje de clasificaciones correctas

93.59%

área bajo la curva ROC

0.70

Umbral de clasificación

0.5

Criterios de Información, N= 6,398

AIC = 2910.32 BIC = 2984.72

En la tabla número 1 se reportan los resultados de estimación correspondientes al año 2019. Se puede notar que el estadístico LR de razón de verosimilitud distribuido como una x₂ con grados de liberad igual al número de restricciones, revela que las variables en conjunto son estadísticamente significativas. Para evaluar la capacidad predictiva del modelo, se ha ejecutado la prueba de Hosmer & Lemeshow (1980). Este contraste es especialmente relevante cuando el modelo incorpora varias variables explicativas pudiendo dar lugar a un elevado número de pautas de variación entre ellas, que podrían invalidar los estadísticos de ajuste clásicos. En este sentido, se considera que es una prueba esencial para muestras grandes como es el caso. Al instrumentarse se divide la muestra y se construyen deciles de las probabilidades estimadas y se comparan los casos observados con los estimados. Los resultados arrojan un estadístico HL de 10.30 con un p-valor de 0.244, por lo que no se rechaza la hipótesis nula de que la variable dependiente se distribuye de la misma manera en los distintos deciles. El porcentaje de predicciones clasificadas correctamente es de 93.59% considerando un umbral de clasificación de 0.5.

Para el año en cuestión los odds ratio que resultan estadísticamente significativos corresponden a las variables d_sexo, d_motivo y d_localidad. Se deriva que ser hombre, trabajar por motivo de aportar / apoyar económicamente al hogar y residir en una zona rural, aumenta la probabilidad de trabajo infantil en comparación con ser mujer, residir en una zona más urbana o trabajar por otro motivo distinto. Es importante mencionar que las razones de probabilidad significativas al no ser cercanas a uno, sugieren que tiene sentido su interpretación. En los tres casos referidos los odds ratio son mayores a la unidad. En el caso de las razones menores a uno no se ahonda debido a que no exhiben significancia estadística, por lo que no es necesario calcular su inversa para efecto de su interpretación.

Los cambios marginales indican que los hombres con respecto a las mujeres tienen 5.7% más de probabilidad de participar en el trabajo infantil. Cuando los menores y adolescentes tiene que aportar o apoyar económicamente en el hogar, aumenta la probabilidad de involucrarse en el mercado de trabajo en 3.0%. Por su parte, las niñas(os) y adolescentes que residen en localidades con menos de 2,500 habitantes tienen 3.9% más de probabilidad de encontrarse en una situación de trabajo infantil con respecto a quienes residen en espacios más grandes que incluso pueden llegar a exceder los 100,000 habitantes. Es importante notar que los resultados reportados para 2019 no aluden que la variable de apoyo económico a través de una beca u otra vía tenga una incidencia en disminuir la probabilidad de ser parte del trabajo infantil. Un apunte al respecto, es que a partir de dicho año es cuando los apoyos a menores y adolescentes crecen más a través de programas de becas y otros programas gubernamentales. Si se considera que en las localidades rurales que tienen menos de 2,500 habitantes muchas veces los problemas de pobreza son severos y que además existe una relación directa entre trabajo infantil y el motivo asociado a la necesidad de apoyar al hogar con recursos económicos, entonces es razonable pensar que en efecto, hay una relación empírica entre trabajo infantil y pobreza. Al contrastar los resultados para 2019 con los hallazgos que reporta la literatura, se determina precisamente que ser hombre y residir en localidades más pequeñas detona el trabajo infantil. En este sentido, el resultado es concordante con lo que encuentra Cortez & Gil (2003) para la economía del Perú. En contraste, no se encuentra evidencia plena de que los apoyos económicos reduzcan el problema como se sugiere en Gómez (2013) y Acevedo et al. (2011). Conviene destacar que si bien la variable apoyo no es significativa a los niveles usuales de confianza, el efecto marginal si revela una relación negativa. Se considera que es poco probable que ello se deba a la escasez de datos, es factible que pueda estar relacionado con la efectividad de la política de apoyos y su interacción con otros factores explicativos, sobre todo si se considera el carácter multicausal del objeto de estudio.

Con respecto a la variable que captura la dimensión regional, se constata que durante 2019 solo la región del Norte es significativa. Lo que sugiere que residir en dicha región con respecto al Sur, contribuye a disminuir la probabilidad de encontrarse inmerso en el trabajo infantil, el cambio marginal es de 1.9%. En el caso de las regiones del Centro Norte, Golfo y Pacífico los efectos marginales también son negativos, pero no significativos a los niveles reportados. En la tabla número 2 se muestran los resultados correspondientes al año 2022. Al igual que en 2019, también se constata que las variables en conjunto son estadísticamente significativas de acuerdo al estadístico LR de razón de verosimilitud y su p-valor, los valores son de 494.95 y 0.0000 correspondientemente. Con relación a la capacidad predictiva del modelo se determina que es aceptable en virtud de que el estadístico HL es de 29.00 y su p-valor de 0.06. El porcentaje de clasificaciones correctas es de 90.74% considerando un umbral de clasificación estándar de 0.5. El área bajo la curva ROC (receiver operating characteristic) es de 0.75, lo que constituye un resultado razonablemente aceptable. En contraste con los resultados de 2019, en 2022 todas las variables explicativas son relevantes a los niveles usuales de confianza, es decir, d_sexo, d_apoyo, d_motivo, d_localidad y las variables regionales. El recibir apoyo económico, contribuye de forma significativa a contener el trabajo infantil. Este resultado es especialmente notable porque en el contexto de la gestión gubernamental, está vinculado con el ejercicio de políticas públicas (programas de apoyo), que si bien no tenían explícitamente como objetivo reducir el trabajo infantil, sí inciden favorablemente. En este sentido, se puede afirmar que este hallazgo es consistente con lo que otros trabajos han encontrado para México como el de Miranda (2019).

Tabla 2
Resultados de estimación del modelo Logit 2022

Fuente: Elaboración propia con información de la ENOE-INEGI. Significancia estadística: * p<0.05; ** p<0.01; *** p<0.001 LR= ‒ 2ln ( λ ) =LR chi2(10)

prob > chi 2

Estadístico: 494.95

Prob. 0.0000

Goodness-of-Fit Evaluation for Binary Specification Hosmer - Lemeshow Chi2(18)

Estadístico H-L: 29.00

Probabilidad: 0.05

Porcentaje de clasificaciones correctas

90.74%

área bajo la curva ROC

0.75

Umbral de clasificación

0.5

Criterios de Información, N = 7,918

AIC = 4411.58 BIC = 4488.32

Para 2022 los odds ratio son todos estadísticamente significativos. Ser hombre, trabajar por motivo de aportar / apoyar económicamente al hogar y residir en una localidad con menor población, aumenta la probabilidad de encontrarse inmerso en el trabajo infantil, en contraste con ser mujer, residir en una localidad más urbana o trabajar por otro motivo distintos. Es oportuno destacar que las razones de probabilidad al no ser cercanas a uno, implican que adquiere sentido su interpretación. En el caso de las tres variables referidas, los odds ratio son mayores a uno por lo que aumentan las posibilidades de formar parte del trabajo infantil. En el caso de los odds ratio menores a uno, es ampliamente conocido que se debe calcular su inversa. En el caso de la variable apoyo económico, la inversa es de 1.60, lo que significa que una niña(o) o adolescente que recibe apoyo con respecto a quien no se le proporciona, tiene casi dos veces más de posibilidad o chance de salir de una condición de trabajo infantil. Esto es, hay una relación inversa entre recibir apoyo económico y participar en el mercado laboral. Adicionalmente se observa que vivir en la región de la Capital, Centro, Centro Norte, Golfo, Norte y Pacífico con respecto a la región Sur que engloba a cuatro de las entidades federativas más pobres de México, contribuye a reducir la participación laboral infantil. En todas las regiones se constata que los odds ratio son menores a la unidad y son estadísticamente significativos.

Los cambios marginales muestran que los hombres con respecto a las mujeres tienen 9.5% más de probabilidad de participar en el trabajo infantil. Por su parte, las niñas(os) y adolescentes al recibir un apoyo económico exhiben una probabilidad de 3.8% menos de encontrarse inmersos en un empleo prohibido, riesgoso o en trabajo doméstico realizado en condiciones no adecuadas. Cuando los menores y adolescentes tiene que aportar o apoyar económicamente en el hogar donde viven, aumenta la probabilidad de participación en 1.8%. Por su parte, las niñas(os) y adolescentes que residen en zonas de menos de 2,500 habitantes reportan una probabilidad de 6.5% mayor de encontrarse en situación de trabajo infantil. En cuanto a los cambios marginales que exhiben las variables regionales, se aprecia que en todos los casos los signos son negativos. Es decir, en todas las regiones con respecto a la de referencia (Sur), disminuye la probabilidad de emplearse. En la Capital disminuye en 7.7%, Centro 3.2%, Centro Norte 5.5%, Golfo 4.2%, Norte 8.2% y Pacífico en 6%. El mayor impacto se observa en la región del Norte, un espacio que también arroja resultados significativos en 2019.

Más allá de los hallazgos empíricos, deben prevalecer acciones persistentes para aliviar la pobreza de los hogares para que los jefes(as) de las unidades familiares no se vean impulsados a involucrar a sus hijas(os) a participar en actividades laborales tempranas que los limita social y emocionalmente. Se requieren estrategias y acciones complementarias que vayan más allá de otorgar becas o apoyos para fortalecer la inserción escolar. Se deben atender rezagos sociales en aquellas localidades más rurales con el propósito de combatir el lastre de la pobreza y la desigualdad. A partir de los resultados obtenidos en 2022 en lo que se refiere a las regiones, es deseable que los esfuerzos emprendidos en cada espacio, vayan orientados a cerrar las brechas en materia de trabajo infantil. Las disparidades que arrojan los cambios marginales, representan un área de oportunidad para diseñar e instrumentar políticas regionales que permitan atenuar el problema que como se ha visto, difiere por razón de género, tamaño de localidad y de si se recibió o no un apoyo económico en el marco de una política social de Estado.

A partir de los resultados de estimación se puede afirmar que en ambos años son los hombres quienes tienen una mayor probabilidad de involucrase en el trabajo infantil. El cambio marginal indica que ser hombre durante 2022 aumenta la probabilidad con respecto a 2019. Interesantemente, se observa que cuando las niñas(os) y adolescentes reciben una beca para estudiar o son favorecidos por otros programas de gobierno o incluso apoyados por el núcleo familiar al que pertenecen, existe una menor posibilidad de que incursionen en el mercado laboral realizando trabajos prohibidos, de alto riesgo o en condiciones inadecuadas.

Particularmente para el año 2022, la probabilidad de insertarse en el mercado laboral se reduce en 3.8% sí se recibe algún tipo de apoyo. En este sentido, el hallazgo es consistente con la hipótesis de trabajo y con lo que postulan algunos trabajos empíricos. En el caso del año 2019, el efecto marginal no es significativo, sin embargo, se admite que el signo es negativo y el odds ratio asociado a la variable es menor que la unidad. Una posible razón que pudieran explicar el resultado derivado para 2019 es que la profundidad de la política social de apoyo haya sido menos agresiva en contraste con lo alcanzado en 2022. Si a esto se suma que es un problema multicausal, es factible que la conjugación de eventos haya delineado en una menor efectividad de la política. El hallazgo para 2022 no se considera que sea un hecho aislado, ya que confirma lo que otros estudios han encontrado para México como el de Miranda (2019).

Los resultados también permiten entender que el trabajo infantil si bien se realiza en distintos entornos poblacionales, es en aquellas comunidades con menos de 2,500 habitantes en donde existe una mayor probabilidad de inserción laboral. Por ende, es importante vislumbrar acciones de política pública que contribuyan a mejorar las condiciones de bienestar en aquellas comunidades con mayor rezago social para que los menores y adolescentes no tengan la necesidad de trabajar en actividades prohibidas, riesgosas o inadecuadas, que pongan en riesgo su salud y su derecho a estudiar. Se debe apoyar a aquellos hogares más vulnerables y desprotegidos o que se encuentre en una situación de pobreza laboral. Es deseable que prevalezca una estrategia de apoyos y fortalecer la asignación eficiente de los recursos para mejorar su impacto. Al mismo tiempo, se deben impulsar proyectos que coadyuven a aliviar tanto la pobreza laboral como multidimensional en las zonas rurales más necesitadas. Los resultados dan cuenta que el trabajo infantil se detona cuando los menores y adolescentes se ven obligados a trabajar por las circunstancias de deterioro económico del hogar.

Del proceso de estimación del modelo, ha sido posible derivar resultados que apuntan que el problema del trabajo infantil no solo tiene que ver con variables sociales, sino también con situaciones que prevalecen en los hogares, regiones y con el ejercicio de la política pública. En este sentido, es un problema que tiene una interpretación multicausal. Al contrastar los resultados con otros hallazgos en lo que concierte a la variable clave que son los apoyos, se determina que es fundamental el papel del Estado en la contención del problema a través de la política social. Las estimaciones para 2022 así lo indican. En este contexto, se considera que el trabajo de investigación ha contribuido a ofrecer elementos explicativos que refuerzan el análisis de algunos factores explicativos del problema ligados al hogar, a la participación del Estado y al desenvolviendo de las regiones. Si bien se encuentra que todas las variables regionales son significativas para 2022, también es verdad que no todas exhiben un elevado potencial para reducir el trabajo infantil cuando se contrastan con la región del Sur. En este sentido, es deseable encontrar áreas de oportunidad para ir cerrando las brechas regionales. El presente trabajo sienta las bases para en un futuro próximo seguir derivando líneas de investigación que permitan seguir explorando el problema a la luz de las nuevas estadísticas que genere la ENTI.