Determinant=
s of
Informal Work in Guayaquil in 2023: A probabilistic analysis between gender=
s,
ethnicities, educational levels and other socioeconomic variables
Edwin Ulises Espinoza Piguave[1]
RESUMEN
Este
trabajo tiene como objetivo calcular las probabilidades de que un habitante=
de
la ciudad de Guayaquil, en 2023, se enfrente a la condición de trabajador
informal, considerando distintas características socioeconómicas, como el n=
ivel
de educación, sexo, etnia, condición de migrante, grupo ocupacional y etc. =
Para
cumplir este objetivo se utilizará un modelo probabilístico Logit, y se
utilizará datos de la encuesta ENEMDU a diciembre de 2023. La aplicación del
modelo muestra que, en la ciudad de Guayaquil, en 2023, las personas con
niveles bajos de educación, las mujeres, los migrantes, y las personas de
ciertas etnias, como los indígenas y afroecuatorianos, tienen mayores
posibilidades de caer en la condición de informalidad en el trabajo. Tambié=
n se
muestra que, cuando se combinan algunas de estas características, las
probabilidades de padecer informalidad laboral aumentan. La conclusión más
importante de este estudio es que, además de que existe un alto grado de
informalidad en el trabajo en la ciudad de Guayaquil en 2023, los habitantes
que tienen características históricamente desventajosas, siguen tendiendo
aquellas desventajas a la hora de ejercer el rol de trabajadores.
=
Palabras
clave: Trabajo informal, Modelo
logit, Guayaquil, Desigualdad laboral
Códigos JEL: J46, C25, I24, J15.
ABSTRACT
This work aims to calculate =
the
probability that a resident of the city of Guayaquil, in 2023, will face the
condition of informal worker, considering different socioeconomic
characteristics, such as level of education, sex, ethnicity, migrant status,
occupational group, etc. To meet this objective, a Logit probabilistic model
will be used, and data from the ENEMDU survey as of December 2023 will be u=
sed.
The application of the model shows that, in the city of Guayaquil, in 2023,
people with low levels of education, women, migrants, and people of certain
ethnicities, such as indigenous and Afro-Ecuadorians, are more likely to fa=
ll
into the condition of informality at work. It also shows that, when some of
these characteristics are combined, the probability of suffering from labor
informality increases. The most important conclusion of this study is that,=
in
addition to the fact that there is a high degree of informality in work in =
the
city of Guayaquil in 2023, inhabitants who have historically disadvantaged
characteristics continue to have those disadvantages when it comes to
exercising the role of workers.
Keywords: I=
nformal
work, Logit model, Guayaquil, Labor inequality
Fecha de recepción: enero 5, 2025.
=
Fecha
de aceptación: junio 12, 2025.
INTRODUCCIÓN =
=
La
informalidad laboral es un tema de recurrente estudio en el Ecuador y en to=
da
la región latinoamericana. La Organización Internacional del Trabajo, expre=
sa
que la informalidad laboral es la relación entre el empleado y el patrono, =
en
actividades económicas que no cumplen con la legislación laboral nacional, =
en
las que no se reciben prestaciones ni beneficios de ley, se esquivan impues=
tos
y cuyas condiciones de trabajo no son adecuadas
=
El empleo informal dificulta la recaudac=
ión
fiscal, y por tanto la prestación de servicios públicos, afecta negativamen=
te
las posibilidades de otros ciudadanos de obtener empleos formales y limita =
el
desarrollo económico y social de los países. Por todas estas razones argume=
ntadas,
el empleo informal es una preocupante realidad que necesita ser estudiada, =
más
aún en una ciudad de elevado nivel de empleo informal como Guayaquil.
=
Sin
embargo, existen también apreciaciones positivas hacia el empleo informal.
Investigadores especializados en el tema, como Tokman
=
Es
que, si bien las regulaciones tienen como intención proteger al trabajador,
cuando existe un exceso de estas, o se las aplica de mala forma, pueden afe=
ctar
negativamente a la actividad económica y desincentivar el empleo. Así, la
economía informal es una alternativa para esquivar esas regulaciones que
terminan generando un efecto contrario al que persiguen
=
Existen
múltiples enfoques teóricos para el estudio de la informalidad en el mercado
laboral, entre estos, podemos rescatar dos enfoques principales: el
estructuralista y el institucionalista. A continuación, se realiza un breve
esbozo de estos enfoques teóricos.
=
La
teoría estructuralista del sector informal
=
Los
postulados teóricos estructuralistas consideran que la informalidad aparece=
por
la ausencia o debilidad de un sector moderno en las economías nacionales.
Cuando el sector moderno, es decir, el sector industrial, es endeble y no
absorbe la demanda de empleo en la sociedad, una parte de la población se
convierte en la práctica en población excedente, que se verá obligada al
trabajo informal para obtener su sustento. Entre los principales exponentes=
de
la teoría estructuralista del trabajo informal tenemos a Hart
=
Asimismo,
la visión estructuralista se caracteriza por un análisis dualista, es decir,
contrapone al sector moderno con el tradicional, y los observa como una esp=
ecie
de dialéctica dual, en la cual, tendrían patrones de funcionamiento
antagónicos. Así, según la visión estructuralista, el sector moderno requie=
re
de elevado nivel de utilización de capital y mano de obra calificada, y
presenta elevados niveles de productividad; mientras, el sector tradicional
funciona con escaso nivel de capital y no necesita elevada calificación de =
la
mano de obra, y, además, adolece de bajos niveles de productividad. Las
probabilidades de que un trabajador padezca de informalidad laboral son, por
supuesto, más elevadas en el sector tradicional que en el moderno.
=
Asimismo,
el sector informal tiene escasos costos de entrada y pocas restricciones, p=
or
lo cual no es posible contener el crecimiento de sus actividades ni el de la
cantidad de población que absorbe. En los países económicamente atrasados, =
la
población que no encuentra sitio en el sector formal es abundante. Por tant=
o,
esa abundancia de oferta de mano de obra para el sector informal hace que e=
ste
no necesite aplicar procesos intensivos en capital, dando así continuidad a=
la
baja productividad del sector, y generando nuevos nichos de informalidad en=
un
proceso creciente y circular.
=
Entonces,
bajo este enfoque, la persistencia de sector informal en América Latina se =
debe
a su escueto sector moderno. Como lo explican
“Éste es un problema histórico. Con la integración de
nuestras economías a la economía mundial, surge un sector moderno o formal =
con
tecnologías avanzadas y estructuras de mercado monopólicas u oligopólicas. =
Este
sector moderno no genera un número significativo de empleos, razón por la c=
ual
una gran cantidad de trabajadores tienen que generarse sus propios empleos =
en
condiciones precarias, en el sector informal”
=
En
otras visiones compatibles con la del estructuralismo tenemos la de Portes =
=
Otros,
como, Prebisch
=
Como
se observa, los autores estructuralistas mencionados tienen cercanía a los
teóricos de la dependencia latinoamericana e incluso a los marxistas, sobre
todo por su método de análisis. Sin embargo, existen otros enfoques estruct=
uralistas
que se diferencian en su método. Uno de esos otros enfoques, concretamente =
el
de Cimoli, Primi y Pugno
=
La
teoría institucionalista del sector informal
=
La
teoría institucionalista postula que la informalidad ocurre por las friccio=
nes
y costos que las regulaciones y leyes, es decir, las instituciones, imponen=
a
las empresas. Este enfoque concent=
ra su
análisis en la afectación del Estado al mercado laboral, pues este facilita=
o
dificulta la actividad productiva y por tanto afecta la cantidad y calidad =
del
trabajo. Desde esta visión, el Estado debe intervenir lo menos posible en la
actividad económica y dejar al mercado la regulación de las relaciones labo=
rales,
pues, en general, el Estado aumenta los costos de transacción y desalienta =
la
actividad económica. Así, este enfoque plantea que la informalidad laboral =
es
provocada por las rigideces en el mercado laboral que no permiten que la ma=
no
de obra en la informalidad sea absorbida por el sector formal. Es decir, la
informalidad aparece porque la oferta y demanda de trabajo no se han acopla=
do
con armonía debido a las intervenciones. Uno de los más interesantes estudi=
os
para América Latina que se realizado desde este enfoque fue el de Zylberszt=
ajn
y Graça
=
También,
la teoría institucionalista observa que, cuando las empresas no tienen un
patrimonio legalizado ante las instituciones formales, no pueden acceder al
crédito para inversión, pues los bancos no están dispuestos a prestar a las
empresas no legalizadas. En este caso, este tipo de barreras institucionale=
s no
necesariamente provienen del Estado sino del sector privado, pero, en los
hechos, al igual que las regulaciones estatales y junto con estas, impiden =
el
desarrollo de las empresas pequeñas no formales. Sobre este último punto
existen interesantes estudios de autores como Heckman y Pagés
=
Un
punto de vista muy interesante desde este enfoque es el de Huerta de Soto,
quien cree que, si bien el trabajo informal viola las leyes, el Estado no d=
ebe
perseguirlo ni penalizarlo. Al respecto comenta “Si el gobierno desea emerg=
er
el empleo, en lugar de demonizar el trabajo informal, debería desregular el
mercado laboral”
=
Por
su parte, desde un enfoque institucionalista más propio del derecho que de =
la
economía, Ghersi
=
Entonces,
como se observa el enfoque institucionalista se centra en culpar a las
regulaciones como causa del trabajo informal. Asimismo, el enfoque
institucionalista, presta escasa atención a la estructura económica, y se c=
oncentra
en los efectos de las instituciones y de las elecciones de los individuos. =
Así,
desde este enfoque, los individuos deciden o eligen estar en el mercado for=
mal
o informal, haciendo un análisis de costos y beneficios. Por tanto, el enfo=
que
institucionalista no ve la informalidad como propia de pobres o marginados,=
y
son las instituciones las que confieren la calidad de informalidad.
=
Al
respecto, Maloney
=
Por
su parte, Uribe, Ortiz y Castro
=
La
elevada informalidad en Guayaquil
=
Guayaquil,
siendo la ciudad más poblada y uno de los principales motores económicos del
Ecuador, personifica un caso paradigmático para analizar los factores que
impulsan el trabajo informal. Esta ciudad se caracteriza por un alto nivel =
de
informalidad y subempleo, con una buena parte de la población dedicada al
comercio informal, ejercido en las calles y plazas de la ciudad. Guayaquil =
es
también una ciudad con actividad industrial, financiera, turística, etc., q=
ue
ofrece empleos formales, pero, estos no son suficientes para cubrir la cant=
idad
de población que crece año a año, tanto por nacimientos como por migración.=
=
En
el siguiente apartado se realiza un análisis descriptivo sobre la informali=
dad
laboral en Guayaquil. Este análisis se dividirá por sexos, etnias, condición
migratoria y grupos de actividad económica de los encuestados por el INEC en
diciembre de 2023. Para la tabulación se hizo uso del factor de expansión[2=
]
para que los datos de la muestra tengan mayor cercanía a los resultados
poblacionales.
=
Para
diciembre de 2023, el porcentaje de informalidad en la ciudad de Guayaquil a
2023 era considerablemente alto, concretamente, de 64,80%; mientras, el por=
centaje
de los habitantes en trabajo formal era de 35,20% (ver tabla 1). Por otra
parte, si realizamos un análisis por sexos, observamos que las mujeres tien=
den
en mayor porcentaje a la informalidad que los hombres. Las mujeres presenta=
n un
66,40% de informalidad, mientras los hombres presentan un 63,75% (ver tabla=
1).
Es decir, ambos sexos presentan altos niveles de informalidad, pero las muj=
eres
presentan un nivel más alto.
=
Tabla 1. Trabajadores en condición de
informalidad en Guayaquil a diciembre de 2023, por sexos: frecuencias y
porcentajes
|
Sexo/condición laboral |
|
No informal |
Informal |
Total=
|
|
Mujer |
Frec. |
168.176 |
332.284 |
500.460 |
|
% |
33,60 |
66,40 |
100,00 |
|
|
Hombre |
Frec. |
278.222 |
489.343 |
767.564 |
|
% |
36,25 |
63,75 |
100,00 |
|
|
Total |
Frec. |
446.398 |
821.627 |
1.268.025 |
|
% |
35,20 |
64,80 |
100,00 |
Fuente: Encuesta ENEMDU
=
En
la tabla 2 realizamos un análisis de los porcentajes de informalidad en Gua=
yaquil
según los diferentes grupos étnicos. Como se observa, la etnia con mayor
porcentaje de trabajadores informales es la de los indígenas, con un altísi=
mo 84,45%,
seguida de los montuvios con 76,53% y por los afroecuatorianos con 74,17%. =
La
etnia con menor porcentaje de informalidad es la de los blancos con 45,6%, =
que
no deja de ser un porcentaje considerablemente alto.
Tabla 2. Traba=
jadores
en condición de informalidad en Guayaquil a diciembre de 2023, por etnias:
frecuencias y porcentajes
|
etnia/ condición laboral |
|
No
informal |
Informal |
Total |
|
blanco |
Frec. |
3.390,71 |
2.842,27 |
6.232,97 |
|
% |
54,4 |
45,6 |
100 |
|
|
afroecuatoriano |
Frec. |
15.665,78 |
44.973,96 |
60.639,74 |
|
% |
25,83 |
74,17 |
100 |
|
|
montubio |
Frec. |
2.774,67 |
9.045,31 |
11.819,99 |
|
% |
23,47 |
76,53 |
100 |
|
|
mestizo |
Frec. |
422.183,80 |
750.980,90 |
1173164,7 |
|
% |
35,99 |
64,01 |
100 |
|
|
indígena |
Frec. |
2.382,93 |
12.938,18 |
15.321,11 |
|
% |
15,55 |
84,45 |
100 |
Fuente: Encuesta ENEMDU
=
Haciendo
un análisis según la condición migratoria de los habitantes de Guayaquil,
observamos que los extranjeros tienden en mayor porcentaje a la informalidad
con un 79,13%, seguidos de los migrantes con 68,02% y los no migrantes con =
63,0%
=
Por
otra parte, en la tabla 3 observamos un análisis por grupo de ocupación. Por
cuestiones de espacio, solo se presentan los porcentajes y no las frecuenci=
as. Como
se observa, los Oficiales, operarios y artesanos adolecen de un porcentaje
mayor de informalidad, con 80,98%, seguidos por los trabajadores no calific=
ados
con 80,61% y por los trabajadores de los servicios y comerciantes con 69,28=
%.
Los grupos de ocupación con menores porcentajes de informalidad son las Fue=
rzas
Armadas con 0%, el Personal directivo/administrativo con 6,15%, y los emple=
ados
de oficina con 16,68%.
Tabla 3. Traba=
jadores
en condición de informalidad en Guayaquil a diciembre de 2023, por grupo de
ocupación: porcentajes
|
Grupo de
ocupación/Condición laboral |
No Informal |
Informal |
|
Personal direct./admin. pública y empresas |
93,85 |
6,15 |
|
Profes=
ionales
científicos e intelectuales |
69,16 |
30,84 |
|
Técnicos y profesionales de nivel medio |
72,7 |
27,3 |
|
Emplea=
dos
de oficina |
83,32 |
16,68 |
|
Trabajad. de los servicios y comerciantes |
30,72 |
69,28 |
|
Trabajad. calificados agropecuarios y pesqueros |
29,49 |
70,51 |
|
Oficia=
les
operarios y artesanos |
19,02 |
80,98 |
|
Operadores de instalac. máquinas y montad. |
34,73 |
65,27 |
|
Trabajadores no calificados, ocupaciones elementales |
19,39 |
80,61 |
|
Fuerzas
Armadas |
100 |
0 |
Fuente: Encuesta ENEMDU
=
Entonces,
podemos decir que, la informalidad se concentra en las mujeres, en etnias
desfavorecidas históricamente como los indígenas, montubios y afroecuatoria=
nos,
y en las ramas de actividad de menor calificación, como son los artesanos, =
los
trabajadores no calificados y los comerciantes y trabajadores de servicios.=
Es
decir, estos resultados eran plenamente esperables según la experiencia
histórica de Guayaquil y el Ecuador.
MÉTODO
Los
datos utilizados en este trabajo de investigación provienen de la Encuesta
ENEMDU
La
condición de informalidad se definió según los parámetros de la Organización
Mundial del Trabajo
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
En
esta sección presentaremos la regresión probabilística que mostrará las
probabilidades de caer en la condición de informalidad laboral que tienen l=
os
habitantes de Guayaquil, según sus características socio económicas. Como se
comentó, la regresión fue realizada utilizando como variable dependiente a =
la
informalidad, y como variables independientes al sexo, la edad, el nivel
educativo, la condición migratoria, el estado civil, la condición de jefe de
hogar, la rama de actividad, y la etnia. Los resultados de la regresión se
muestran en la tabla 4 y las pruebas de validez del modelo pueden observars=
e en
la sección de anexos. La
regresión fue realizada usando el factor de expansión, y a las variables in=
dependientes
se las consideró como
categorías. El comando utilizado fue el siguiente:
logit
informality i.sexo i.g_edad i.educ i.migrante i.estadocivil i.JefeHogar i.r=
ama1
i.etnia [iw=3Dfexp]
Tabla 4.
Resultados de la regresión probabilística logit
|
informali=
ty |
Coef. |
Std. Err.=
|
z |
P>z [9=
5% |
Conf. |
Interval]=
|
|
sexo |
||||||
|
Hombre |
-0,=
432 |
0,0=
05 |
-80=
,680 |
0,0=
00 |
-0,=
443 |
-0,=
422 |
|
g_edad |
||||||
|
25-34 |
-0,=
517 |
0,0=
08 |
-65=
,230 |
0,0=
00 |
-0,=
533 |
-0,=
502 |
|
35-44 |
-0,=
338 |
0,0=
09 |
-38=
,650 |
0,0=
00 |
-0,=
355 |
-0,=
321 |
|
45-54 |
-0,=
453 |
0,0=
09 |
-49=
,440 |
0,0=
00 |
-0,=
471 |
-0,=
435 |
|
55-64 |
-0,=
003 |
0,0=
10 |
-0,=
260 |
0,7=
96 |
-0,=
023 |
0,0=
17 |
|
65 |
0,0=
55 |
0,0=
13 |
4,1=
40 |
0,0=
00 |
0,0=
29 |
0,0=
82 |
|
educ |
||||||
|
básica |
-1,=
259 |
0,0=
45 |
-28=
,140 |
0,0=
00 |
-1,=
346 |
-1,=
171 |
|
bachiller=
ato |
-2,=
225 |
0,0=
45 |
-49=
,960 |
0,0=
00 |
-2,=
312 |
-2,=
137 |
|
superior<= o:p> |
-3,=
244 |
0,0=
45 |
-72=
,540 |
0,0=
00 |
-3,=
331 |
-3,=
156 |
|
posgrado<= o:p> |
-5,=
026 |
0,0=
51 |
-99=
,310 |
0,0=
00 |
-5,=
125 |
-4,=
927 |
|
migrante<= o:p> |
||||||
|
migrante<= o:p> |
-0,=
089 |
0,0=
05 |
-16=
,460 |
0,0=
00 |
-0,=
099 |
-0,=
078 |
|
extranjer=
o |
1,2=
33 |
0,0=
18 |
67,=
460 |
0,0=
00 |
1,1=
97 |
1,2=
69 |
|
estadociv=
il |
||||||
|
divorciad=
o/separado |
0,5=
15 |
0,0=
06 |
80,=
780 |
0,0=
00 |
0,5=
02 |
0,5=
27 |
|
viudo |
0,0=
07 |
0,0=
16 |
0,4=
80 |
0,6=
32 |
-0,=
023 |
0,0=
38 |
|
soltero |
0,3=
04 |
0,0=
06 |
48,=
340 |
0,0=
00 |
0,2=
91 |
0,3=
16 |
|
JefeHogar=
|
||||||
|
Jefe |
0,0=
44 |
0,0=
05 |
8,2=
70 |
0,0=
00 |
0,0=
34 |
0,0=
55 |
|
rama1 |
||||||
|
B.
Explotacion de minas.. |
0,0=
00 |
(empty) |
||||
|
C. Indust=
rias
manufactu.. |
-0,=
755 |
0,0=
21 |
-36=
,310 |
0,0=
00 |
-0,=
795 |
-0,=
714 |
|
D.
Suministros de elect.. |
-1,=
541 |
0,0=
50 |
-30=
,800 |
0,0=
00 |
-1,=
640 |
-1,=
443 |
|
E.
Distribucion de agua.. |
-2,=
983 |
0,0=
42 |
-70=
,620 |
0,0=
00 |
-3,=
066 |
-2,=
900 |
|
F.
Construccion |
0,7=
96 |
0,0=
22 |
36,=
500 |
0,0=
00 |
0,7=
53 |
0,8=
39 |
|
G. Comerc=
io,
reparacion.. |
0,2=
20 |
0,0=
21 |
10,=
640 |
0,0=
00 |
0,1=
79 |
0,2=
60 |
|
H. Transp=
orte
y almacen.. |
0,6=
50 |
0,0=
22 |
30,=
200 |
0,0=
00 |
0,6=
08 |
0,6=
92 |
|
I.
Actividades de aloja.. |
0,4=
90 |
0,0=
22 |
22,=
440 |
0,0=
00 |
0,4=
47 |
0,5=
33 |
|
J.
Informacion y comuni.. |
-1,=
314 |
0,0=
28 |
-46=
,560 |
0,0=
00 |
-1,=
369 |
-1,=
259 |
|
K.
Actividades financie.. |
-3,=
658 |
0,0=
71 |
-51=
,380 |
0,0=
00 |
-3,=
798 |
-3,=
518 |
|
L.
Actividades inmobili.. |
-1,=
919 |
0,0=
40 |
-48=
,460 |
0,0=
00 |
-1,=
997 |
-1,=
842 |
|
M.
Actividades profesio.. |
-0,=
010 |
0,0=
23 |
-0,=
430 |
0,6=
65 |
-0,=
056 |
0,0=
35 |
|
N.
Actividades y servic.. |
-1,=
221 |
0,0=
22 |
-56=
,210 |
0,0=
00 |
-1,=
264 |
-1,=
178 |
|
O
.Administracion publica |
-5,=
113 |
0,0=
66 |
-77=
,660 |
0,0=
00 |
-5,=
242 |
-4,=
984 |
|
P. Enseña=
nza |
-0,=
999 |
0,0=
23 |
-43=
,990 |
0,0=
00 |
-1,=
043 |
-0,=
954 |
|
Q.
Actividades, servici.. |
-0,=
833 |
0,0=
23 |
-35=
,590 |
0,0=
00 |
-0,=
878 |
-0,=
787 |
|
R. Artes,
entretenimien.. |
-0,=
077 |
0,0=
33 |
-2,=
320 |
0,0=
21 |
-0,=
143 |
-0,=
012 |
|
S. Otras
actividades de.. |
0,8=
09 |
0,0=
23 |
34,=
520 |
0,0=
00 |
0,7=
63 |
0,8=
55 |
|
T Activid=
ades
en hogar.. |
-1,=
118 |
0,0=
23 |
-47=
,660 |
0,0=
00 |
-1,=
164 |
-1,=
072 |
|
etnia |
||||||
|
afroecuat=
oriano |
1,1=
10 |
0,0=
35 |
31,=
420 |
0,0=
00 |
1,0=
41 |
1,1=
79 |
|
montuvio<= o:p> |
1,4=
81 |
0,0=
43 |
34,=
710 |
0,0=
00 |
1,3=
97 |
1,5=
64 |
|
mestizo |
0,7=
85 |
0,0=
34 |
23,=
300 |
0,0=
00 |
0,7=
19 |
0,8=
51 |
|
indígena<= o:p> |
1,3=
90 |
0,0=
42 |
33,=
360 |
0,0=
00 |
1,3=
09 |
1,4=
72 |
|
otros |
0,0=
00 |
(empty) |
||||
|
_cons |
2,7=
31 |
0,0=
60 |
45,=
710 |
0,0=
00 |
2,6=
14 |
2,8=
48 |
Fuente: Encue=
sta
ENEMDU
Entonces,
en el apartado siguiente mostraremos los efectos marginales obtenidos con la
regresión probabilística, para comparar las probabilidades de entrar en la
condición de informalidad laboral de los distintos habitantes de Guayaquil
analizados. Estas estimaciones se realizarán fundamentalmente con el comando
margins del Stata versión 16. Los efectos marginales presentados se interpr=
etan
como la probabilidad promedio de que, manteniendo constantes el resto de las
variables, el sujeto analizado caiga en una situación de empelo informal.
Para
empezar, al realizar un análisis de los efectos marginales por sexo, observ=
amos
que, en promedio, la probabilidad de que un hombre se encuentre en una
situación de empleo informal es de 60,78%, mientras la de una mujer es de 6=
7,88%
(ver la columna titulada “Margins” en la tabla 5).
Tabla 5=
. Efectos marginales – probabilidad de empleo infor=
mal
por sexos en la ciudad de Guayaquil en diciembre de 2023
|
Delta-method |
||||||
|
sexo |
Margin |
Std. Err. |
z |
P>|z| |
[95% Conf. Interval] |
|
|
Mujer |
0,67=
88 |
0,00=
06 |
1121=
,5300 |
0,00=
00 |
0,67=
76 |
0,67=
99 |
|
Hombre |
0,60=
78 |
0,00=
05 |
1160=
,7300 |
0,00=
00 |
0,60=
68 |
0,60=
88 |
Fuente: Encuesta ENEMDU
En
un análisis por etnia (ver tabla 6), observamos que la probabilidad promedi=
o de
caer en la condición de informalidad laboral es mas alta para los motubios,=
con
73,97%, seguidos por los indígenas con 72,72% y por los afroecuatorianos con
68,56%. Los blancos son, con diferencia, el grupo étnico con menor probabil=
idad
de caer en el empleo informal, con 49,22%, le siguen los mestizos desde lej=
os
con 63,31%. Sin embargo, aunque los blancos son el grupo con menor probabil=
idad
de desempleo informal, aun así, esta es alta, pues cerca de la mitad de los
miembros de esta etnia presenta riesgo de informalidad.
Tabla 6.
Efectos marginales – probabilidad de empleo informal por etnias en la ciuda=
d de
Guayaquil en diciembre de 2023.
|
|
Delta-met=
hod |
|||||
|
etnia |
Margin |
Std. Err.=
|
z |
P>|z|<= o:p> |
[95% Conf.
Interval] |
|
|
blanco |
0,4922 |
0,0063 |
78,5300 |
0,0000 |
0,4799 |
0,5045 |
|
afroecuat=
oriano |
0,6856 |
0,0017 |
414,1300 |
0,0000 |
0,6824 |
0,6889 |
|
montubio<= o:p> |
0,7397 |
0,0036 |
207,1800 |
0,0000 |
0,7327 |
0,7467 |
|
mestizo |
0,6331 |
0,0004 |
1639,9100 |
0,0000 |
0,6323 |
0,6339 |
|
indígena<= o:p> |
0,7272 |
0,0035 |
209,6200 |
0,0000 |
0,7204 |
0,7340 |
Fuente: Encuesta ENEMDU
Con
la tabla 7 realizamos un análisis por grupos etarios (por edades). Como se
observa, las personas mayores a 65 años son las que tienen mayores
probabilidades (69,42%) de adolecer de informalidad laboral. Le siguen las
personas de entre 15 y 24 años con 68,57%. Es decir, tanto los habitantes de
Guayaquil más jóvenes, como los más viejos, son quienes tienen mayores
probabilidades de padecer informalidad laboral. Sin embargo, en el resto de=
los
grupos etarios las probabilidades, aunque menores, son también altas, en
general por sobre 60%.
Tabla 7. Efectos marginales – probabilidad de empleo infor=
mal
por grupos de edad en la ciudad de Guayaquil en diciembre de 2023.
|
|
Delta-met=
hod |
|||||
|
grupo-eda=
d |
Margin |
Std. Err.=
|
z |
P>|z|<= o:p> |
[95% Conf.
Interval] |
|
|
15-24 |
0,6857 |
0,0011 |
624,8400 |
0,0000 |
0,6835 |
0,6878 |
|
25-34 |
0,5995 |
0,0008 |
748,8400 |
0,0000 |
0,5979 |
0,6011 |
|
35-44 |
0,6306 |
0,0008 |
778,8800 |
0,0000 |
0,6290 |
0,6321 |
|
45-54 |
0,6107 |
0,0009 |
693,7800 |
0,0000 |
0,6090 |
0,6124 |
|
55-64 |
0,6853 |
0,0010 |
675,7800 |
0,0000 |
0,6833 |
0,6873 |
|
65 en
adelante |
0,6942 |
0,0016 |
422,0700 |
0,0000 |
0,6910 |
0,6975 |
Fuente: Encuesta ENEMDU
La
tabla 8 presenta un análisis de los efectos marginales por rama de activida=
d.
Como se observa en la tabla 8, la rama de actividad con mayor propensión al
trabajo informal es la de “Otras actividades y servicios” con 80,89% de
probabilidad, seguida por la actividad de construcción con 80,72%, y por la=
de
Transporte y almacenamiento con 78, 65%. En contraste, las ramas de activid=
ad
con menor probabilidad de informalidad laboral son las de Administración
pública, defensa y seguridad social con apenas 2,05%, seguida por la de Act=
ividades
financieras y de seguros con 7,76%.
Tabla 8. Efectos marginales – probabilidad de empleo infor=
mal
por rama de actividad en la ciudad de Guayaquil en diciembre de 2023
|
|
Delta-met=
hod |
|||||
|
Rama de
actividad |
Margin |
Std. Err.=
|
z |
P>|z|<= o:p> |
[95% Conf.
Interval] |
|
|
A.
Agricultura, ganadería caza y silvicultura y pesca |
0,6770 |
0,0038 |
178,4100<= o:p> |
0,0000 |
0,6696 |
0,6845 |
|
C. Indust=
rias
manufactureras |
0,5234 |
0,0011 |
479,4100<= o:p> |
0,0000 |
0,5213 |
0,5256 |
|
D.
Suministros de electricidad, gas, aire acondicionado |
0,3589 |
0,0091 |
39,5300 |
0,0000 |
0,3411 |
0,3767 |
|
E.
Distribución de agua, alcantarillado |
0,1355 |
0,0040 |
34,2600 |
0,0000 |
0,1278 |
0,1433 |
|
F.
Construcción |
0,8072 |
0,0012 |
677,6700<= o:p> |
0,0000 |
0,8049 |
0,8095 |
|
G. Comerc=
io,
reparación vehículos |
0,7170 |
0,0008 |
921,5700<= o:p> |
0,0000 |
0,7155 |
0,7186 |
|
H. Transp=
orte
y almacenamiento |
0,7865 |
0,0011 |
692,5300<= o:p> |
0,0000 |
0,7842 |
0,7887 |
|
I.
Actividades de alojamiento y servicios de comida |
0,7621 |
0,0013 |
582,2000<= o:p> |
0,0000 |
0,7595 |
0,7647 |
|
J.
Información y comunicación |
0,4050 |
0,0041 |
99,0000 |
0,0000 |
0,3970 |
0,4131 |
|
K.
Actividades financieras y de seguros |
0,0776 |
0,0046 |
16,9600 |
0,0000 |
0,0686 |
0,0866 |
|
L.
Actividades inmobiliarias |
0,2876 |
0,0061 |
47,2600 |
0,0000 |
0,2757 |
0,2995 |
|
M.
Actividades profesionales, científicas y técnicas |
0,6751 |
0,0021 |
315,7000<= o:p> |
0,0000 |
0,6709 |
0,6793 |
|
N.
Actividades y servicios administrativos y de apoyo |
0,4244 |
0,0017 |
251,2200<= o:p> |
0,0000 |
0,4211 |
0,4277 |
|
O
.Administración pública, defensa y seguridad social |
0,0205 |
0,0012 |
16,6500 |
0,0000 |
0,0180 |
0,0229 |
|
P. Enseña=
nza |
0,4713 |
0,0022 |
214,6000<= o:p> |
0,0000 |
0,4670 |
0,4756 |
|
Q.
Actividades, servicios sociales y de salud |
0,5068 |
0,0025 |
202,5200<= o:p> |
0,0000 |
0,5019 |
0,5117 |
|
R. Artes,
entretenimiento y recreación |
0,6623 |
0,0051 |
129,3800<= o:p> |
0,0000 |
0,6523 |
0,6723 |
|
S. Otras
actividades de servicios |
0,8089 |
0,0016 |
500,0100<= o:p> |
0,0000 |
0,8058 |
0,8121 |
|
T Activid=
ades
en hogares privados con servicio doméstico |
0,4460 |
0,0025 |
177,0700<= o:p> |
0,0000 |
0,4411 |
0,4510 |
Fuente: Encuesta ENEMDU
Haciendo
un análisis por nivel educativo, observamos que, las personas sin educación
tienen una altísima probabilidad de caer en el trabajo informal, con 91,60%=
. El
siguiente grupo con mayor probabilidad es el de las personas con educación
básica con 81,09%. En cambio, el grupo con menores probabilidades de inform=
alidad
es el de las personas con posgrado, con 15, 09% (ver tabla 9).
Tabla 9. Efectos marginales – probabilidad de empleo infor=
mal
por niveles de educación en la ciudad de Guayaquil en diciembre de 2023
|
|
Delta-method |
|||||
|
Nivel educativo |
Margin |
Std. Err. |
z |
P>|z| |
[95% Conf. Interval] |
|
|
sin educación |
0,9160 |
0,0024 |
384,40 |
0,0000 |
0,9114 |
0,9207 |
|
básica |
0,8109 |
0,0008 |
1049,17 |
0,0000 |
0,8094 |
0,8124 |
|
bachillerato |
0,6650 |
0,0006 |
1183,54 |
0,0000 |
0,6639 |
0,6661 |
|
superior |
0,4614 |
0,0009 |
486,51 |
0,0000 |
0,4595 |
0,4632 |
|
posgrado |
0,1509 |
0,0029 |
52,73 |
0,0000 |
0,1453 |
0,1565 |
Fuente: Encuesta ENEMDU
Como
se había comentado, las mujeres tienen probabilidades mayores que los hombr=
es
de caer en el trabajo informal. Pero, si este análisis por sexos se cruza c=
on
un análisis por etnias, aparecen interesantes resultados que vale la pena
comentar. Observando la tabla 10, vemos que el grupo sexo/etnia con mayor
probabilidad de informalidad es el de los hombres indígenas con 84,95%, seg=
uido
de las mujeres indígenas con 83,79%, y por los hombres montubios con 78,91%=
. En
contraste, los grupos sexo/etnia con menor probabilidad de informalidad lab=
oral
son los hombres blancos con 41,94%, seguido por las mujeres blancas con 51,=
18%,
y por los hombres mestizos con 62,38%. Estos resultados nos muestran que, si
bien el ser mujer eleva las probabilidades de informalidad laboral, el
pertenecer a etnias como los indígenas y montubios las eleva mucho más, inc=
luso
si se es hombre.
Tabla 10. Efectos marginales – probabilidad de empleo infor=
mal
por sexos y etnias en la ciudad de Guayaquil en diciembre de 2023
|
|
Delta-met=
hod |
|||||
|
sexo / et=
nia |
Margin |
Std. Err.=
|
z |
P>|z|<= o:p> |
[95% Conf.
Interval] |
|
|
Hombre#in=
dígena |
0,8495 |
0,0028 |
300,4800<= o:p> |
0,0000 |
0,8440 |
0,8551 |
|
Mujer#ind=
ígena |
0,8379 |
0,0026 |
327,9100<= o:p> |
0,0000 |
0,8329 |
0,8429 |
|
Hombre#mo=
ntuvio |
0,7891 |
0,0035 |
228,2400<= o:p> |
0,0000 |
0,7823 |
0,7958 |
|
Mujer#afr=
oecuat |
0,7794 |
0,0017 |
471,1800<= o:p> |
0,0000 |
0,7762 |
0,7827 |
|
Hombre#af=
roecuat |
0,6991 |
0,0017 |
416,1400<= o:p> |
0,0000 |
0,6958 |
0,7024 |
|
Mujer#mon=
tuvio |
0,6516 |
0,0030 |
216,0400<= o:p> |
0,0000 |
0,6457 |
0,6576 |
|
Mujer#mes=
tizo |
0,6371 |
0,0006 |
1048,9800=
|
0,0000 |
0,6359 |
0,6383 |
|
Hombre#me=
stizo |
0,6238 |
0,0005 |
1279,2700=
|
0,0000 |
0,6228 |
0,6247 |
|
Mujer#bla=
nco |
0,5118 |
0,0052 |
99,1800 |
0,0000 |
0,5017 |
0,5219 |
|
Hombre#bl=
anco |
0,4194 |
0,0049 |
85,2200 |
0,0000 |
0,4097 |
0,4290 |
Fuente: Encuesta ENEMDU
Cuando
hacemos un análisis cruzando los sexos con los niveles educativos observamos
también interesantes resultados. La tabla 11 nos muestra que, el grupo
sexo/nivel de ecuación con mayor probabilidad de caer en el empleo informal=
es
el de las mujeres sin educación con 96,95%. Es decir, es casi seguro que una
mujer sin educación laborará como trabajadora informal. El segundo grupo con
mayores probabilidades es el de los hombres sin educación con 95,09%, y el
tercero es el de las mujeres con educación básica con 85,80%. Por el lado
contrario, los grupos con menores probabilidades de informalidad laboral so=
n el
de los hombres con posgrado (6,02%), el de las mujeres con posgrado (8,52%)=
y
el de los hombres con educación superior (38,21%). Es decir, si bien el sexo
influye sobre la probabilidad de informalidad, la influencia del nivel
educativo es bastante mayor, pues las mujeres con educación alta tienen muc=
ho
menores probabilidades de adolecer de informalidad que los hombres con nive=
les
bajos de educación.
Tabla 11.
Efectos marginales – probabilidad de empleo informal por sexos y niveles
educativos en la ciudad de Guayaquil en diciembre de 2023
|
|
Delta-met=
hod |
|||||
|
sexo / ni=
vel
educativo |
Margin |
Std. Err.=
|
z |
P>|z|<= o:p> |
[95% Conf.
Interval] |
|
|
Mujer#sin
educación |
0,9695 |
0,0013 |
749,9400<= o:p> |
0,0000 |
0,9669 |
0,9720 |
|
Hombre#sin
educación |
0,9509 |
0,0020 |
472,5700<= o:p> |
0,0000 |
0,9469 |
0,9548 |
|
Mujer#bás=
ica |
0,8580 |
0,0008 |
1111,1500=
|
0,0000 |
0,8565 |
0,8596 |
|
Hombre#bá=
sica |
0,8552 |
0,0007 |
1218,1500=
|
0,0000 |
0,8538 |
0,8566 |
|
Mujer#bac=
hillerato |
0,7259 |
0,0007 |
981,8500<= o:p> |
0,0000 |
0,7244 |
0,7273 |
|
Hombre#ba=
chillerato |
0,6524 |
0,0006 |
1050,8100=
|
0,0000 |
0,6512 |
0,6537 |
|
Mujer#sup=
erior |
0,4508 |
0,0010 |
468,7200<= o:p> |
0,0000 |
0,4489 |
0,4527 |
|
Hombre#su=
perior |
0,3821 |
0,0009 |
418,5500<= o:p> |
0,0000 |
0,3803 |
0,3839 |
|
Mujer#pos=
grado |
0,0852 |
0,0017 |
50,1600 |
0,0000 |
0,0818 |
0,0885 |
|
Hombre#po=
sgrado |
0,0602 |
0,0013 |
47,1400 |
0,0000 |
0,0577 |
0,0627 |
Fuente: Encuesta ENEMDU
CONCLUSIONES
La conclusión general de este trabajo es que, efec=
tivamente,
el sexo, la condición migratoria, el nivel educativo, la etnia y demás
variables socioeconómicas analizadas, influyen en la probabilidad de adolec=
er
de informalidad laboral, en la ciudad de Guayaquil en diciembre de 2023.
Siendo más específicos en nuestras conclusiones,
podemos decir que, ser mujer acarrea mayores probabilidades de informalidad
laboral que ser hombre, aunque la diferencia es de solo 2,7 puntos
porcentuales.
Asimismo, el grupo étnico al que se pertenece tiene
una fuerte influencia en la probabilidad de informalidad laboral. Los
indígenas, montubios y afroecuatorianos son las etnias mas desfavorecidas en
los resultados de este estudio, pues tienen probabilidades de informalidad =
que bordean
el 70%. En contraste a aquello, la etnia con menor probabilidad de informal=
idad
es la de los blancos. Sin embargo, aunque la probabilidad de informalidad d=
e los
miembros de la etnia blancos es menor a las del resto de etnias, es también
alta (casi 50%); por tanto, no podríamos decir que esta es una etnia
favorecida, sino una menos desfavorecida, dada la realidad de elevado empleo
informal en la ciudad de Guayaquil.
También, observamos que las personas más jóvenes,
junto a las menos jóvenes, son las que tienen las mayores probabilidades de
informalidad laboral. Como se observó, los menores de 24 años y los mayores=
de
65 tienen probabilidades cercanas al 70% de padecer de informalidad. Por ta=
nto,
podemos concluir que la edad influye fuertemente en la condición laboral, e=
n el
Guayaquil de 2023.
Además, observamos que los trabajadores de la
construcción, los del transporte y almacenamiento, y otros trabajadores de =
servicios
tienen probabilidades muy altas, cercanas al 80% de trabajar en informalida=
d.
En contraste, quienes trabajan en la administración pública, la defensa y la
seguridad social tienen probabilidades bajísimas. Esto nos muestra que, los
trabajadores estatales tienen pocas probabilidades de informalidad, dado que
las últimas actividades nombradas se ejercen generalmente bajo la dependenc=
ia
del Estado.
También, se evidenció que las personas con niveles=
de
educación bajos o nulos tienden fuertemente a la informalidad. Este resulta=
do
estaba entre los mas esperables dado la ya conocida y fuerte influencia del
nivel de educación en las posibilidades de obtener empleos calificados y me=
jor
pagados. En todo caso, esta investigación muestra que las personas sin educ=
ación
tienen más de 90% de probabilidades de entrar en la informalidad laboral; es
decir, están casi condenados con seguridad a la informalidad.
Cuando se realizó un análisis cruzado entre sexos y
etnias se obtuvieron interesantes y relevantes resultados. Se había comenta=
do y
mostrado que ser mujer es una condición desventajosa respecto a la obtenció=
n de
un empleo formal. Pero, los datos muestran que no todas las mujeres están en
las mismas condiciones de desventajas; es más, ciertas mujeres, dependiendo=
de
su etnia, tienen desventajas menores que los hombres de otras etnias. Así,
observamos que los hombres indígenas son el grupo con la mayor probabilidad=
de
caer en la informalidad, mientras las mujeres blancas son mas bien el segun=
do
grupo con menor probabilidad de informalidad. Para ser mas precisos, las
mujeres blancas (y en menor grado las mestizas) tienen menores probabilidad=
es
de caer en la informalidad laboral que todos los hombres y mujeres de las o=
tras
etnias.
Algo similar sucede cuando se hace un análisis cru=
zado
entre sexos y niveles educativos (tabla 11). Las mujeres sin educación son =
las
de mayor probabilidad de informalidad, pero, las mujeres con educación de
posgrado son el segundo grupo de menor probabilidad de informalidad, y esa
probabilidad es menor a la de los hombres y mujeres de todas las categorías=
de
educación inferiores al posgrado.
Estos resultados nos muestran que la etnia a la qu=
e se
pertenece, y el nivel de educación que se ha alcanzado, influyen muy
fuertemente en la probabilidad de adolecer de empleo informal, incluso mas =
que
el sexo u otras variables.
=
AGRADECIMIENTOS
Se agradece la colaboración de los profesores
Washington Quintero y Diana Morán en la realización de este trabajo.
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ANEXOS
Anexo 1
La prueba del R2 Mac Fadden o pseudo R2 mide el
ajuste del modelo probabilístico para definir que tan bien las variables
independientes escogidas explican a la dependiente. En el caso del modelo
utilizado en este trabajo, el resultado de la prueba fue de 0,23, que se
considera un grado de ajuste satisfactorio. Los resultados de la prueba se
muestran en la tabla A1.
Tabla A1. Resultados de la prueba R 2 Mac Fadden
|
logit |
|
|
Log-likel=
ihood |
|
|
Model |
-614628,9=
52 |
|
Intercept=
-only |
-801268,7=
79 |
|
Chi-squar=
e |
|
|
Deviance(=
df=3D4043) |
1229257,9=
04 |
|
LR(df=3D3=
8) |
373279,65=
3 |
|
p-value |
0 |
|
R2 |
|
|
McFadden<= o:p> |
0,233 |
|
McFadden(=
adjusted) |
0,233 |
|
McKelvey
& Zavoina |
0,446 |
|
IC |
|
|
AIC |
1229335,9=
04 |
|
BIC(df=3D=
39) |
1229582,1=
63 |
|
Variance =
of |
|
|
e |
3,29 |
|
y-star |
5,936 |
Fuente: Encue=
sta
ENEMDU
Para medir la capacidad discriminativa del modelo se utilizó la prueb=
a de
la curva ROC. El resultado de la prueba fue de 0,8046, lo que indica que el
modelo predice acertadamente mas del 80% de los casos estudiados. Por tanto=
, se
considera que el modelo es adecuado según esta prueba. Los resultados de la
prueba de la curva ROC se presentan en la figura 1.
Fuente: Encue=
sta
ENEMDU
La prueba de inflación de varianza (VIF) , utilizada para evaluar la
presencia de multicolinealidad, dio un resultado de 7,73.Este resultado se
considera suficiente para considerar que el modelo no adolece de
multicolinealidad importante. Los resultados de la prueba se muestran en la
tabla A2.
Tabla A2. Resultados de la prueba de multicolinealidad VIF
|
Variable<= o:p> |
VIF |
1/VIF |
Variable<= o:p> |
VIF |
1/VIF |
|
|
1.sexo |
3,54 |
0,282265<= o:p> |
5 |
1,39 |
0,718048<= o:p> |
|
|
g_edad |
6 |
7,02 |
0,14243 |
|||
|
2 |
3,18 |
0,314664<= o:p> |
7 |
18,51 |
0,054024<= o:p> |
|
|
3 |
3,36 |
0,297257<= o:p> |
8 |
7,13 |
0,140307<= o:p> |
|
|
4 |
3,45 |
0,289811<= o:p> |
9 |
7,05 |
0,14184 |
|
|
5 |
2,75 |
0,363282<= o:p> |
10 |
1,84 |
0,542097<= o:p> |
|
|
6 |
1,94 |
0,516157<= o:p> |
11 |
1,42 |
0,706654<= o:p> |
|
|
educ |
12 |
1,28 |
0,778857<= o:p> |
|||
|
2 |
15,76 |
0,063463<= o:p> |
13 |
3,11 |
0,321437<= o:p> |
|
|
3 |
38,66 |
0,025866<= o:p> |
14 |
5,04 |
0,198254<= o:p> |
|
|
4 |
20,15 |
0,049617<= o:p> |
15 |
2,93 |
0,341055<= o:p> |
|
|
5 |
2,93 |
0,341125<= o:p> |
16 |
4,41 |
0,226705<= o:p> |
|
|
migrante<= o:p> |
17 |
3,35 |
0,298871<= o:p> |
|||
|
2 |
1,72 |
0,582795<= o:p> |
18 |
1,46 |
0,686752<= o:p> |
|
|
3 |
1,08 |
0,925759<= o:p> |
19 |
4,14 |
0,241738<= o:p> |
|
|
estadociv=
il |
20 |
3,01 |
0,331909<= o:p> |
|||
|
2 |
1,47 |
0,680516<= o:p> |
etnia |
|||
|
3 |
1,18 |
0,849469<= o:p> |
2 |
5,86 |
0,170738<= o:p> |
|
|
4 |
2,12 |
0,472262<= o:p> |
3 |
1,93 |
0,518779<= o:p> |
|
|
1.JefeHog=
ar |
2,62 |
0,38194 |
4 |
93,08 |
0,010744<= o:p> |
|
|
rama1 |
5 |
2,28 |
0,438918<= o:p> |
|||
|
3 |
10,49 |
0,095373<= o:p> |
Mean VIF<= o:p> |
7,73 |
||
|
4 |
1,15 |
0,869392<= o:p> |
Fuente: Encuesta ENEMDU
La prueba de la matriz de confusión muestra la capacidad de clasifica=
ción
del modelo de regresión evaluado. En el caso del modelo utilizado en este
trabajo, el resultado de la matriz de confusión fue de 74,42%, es decir, el=
modelo
clasifica correctamente cerca del 75% de los casos estimados. Por tanto, se
considera que el modelo tiene una buena capacidad de clasificación. Los
resultados de la matriz de confusión aplicada se muestran en la tabla A3.
Tabla A3. Matriz de confusión del mode=
lo
probabilístico
Logistic model for informality
|
True |
|||
|
Classifie=
d |
D |
~D |
Total |
|
+ |
2126 |
687 |
2813 |
|
- |
357 |
912 |
1269 |
|
Total |
2483 |
1599 |
4082 |
Classified + if predicted Pr(D) >=3D .5
True D defined as informality !=3D 0
|
Sensitivi=
ty |
Pr( + D)<= o:p> |
85,62% |
|
Specifici=
ty |
Pr( -~D)<= o:p> |
57,04% |
|
Positive
predictive value |
Pr( D +)<= o:p> |
75,58% |
|
Negative
predictive value |
Pr(~D -)<= o:p> |
71,87% |
|
False + rate for true ~D |
Pr( +~D)<= o:p> |
42,96% |
|
False - rate for true D |
Pr( - D)<= o:p> |
14,38% |
|
False + r=
ate
for classified + |
Pr(~D +)<= o:p> |
24,42% |
|
False - r=
ate
for classified - |
Pr( D -)<= o:p> |
28,13% |
|
Correctly
classified |
|
74,42% |
Fuente: Encuesta ENEMDU
[1]=
Docente Titular, Facultad de Ciencias Económicas,
Universidad de Guayaquil; correo: edwin.espinozap@ug.edu.ec
[2] “
Revista de la
Facultad de Ciencias Económicas, vol. 7, núm. 9, 2025
Determinantes del Trabajo Informal en
Guayaquil en 2023: un Espinoza Piguave
=
análisis probabilístico entre géneros, etnias,
niveles educativos y
=
demás variables socioeconómicas
=
Revista de la Facultad de Ciencias Económicas=
ISSN:
1390-7492 e-ISSN: 2806-5980
Volumen 7 | Número 9 | 2025
|
|
Esta obra está bajo una
licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivad=
as
4.0. Los autores mantienen los derechos sobre los artículos y por tanto s=
on
libres de compartir, copiar, distribuir, ejecutar y comunicar públicament=
e la
obra. |