We use a multiple states model for the projections, distinguishing formal employment of informal and unemployment, agricultural employment and population not in labor force. We prefigure three scenarios: retaining the recent labor market conditions, assuming an economic recovery with 80% of the labor force in formal employs in 2050, and the intermediate situation of both scenarios. Estimates of labor force are linked to García’s probabilistic population projections. Results indicate that the volume of labor force is mainly determined by the demographic projection, while the composition of labor force is defined by the forecasts of accessions and departures from the labor market and mobility within labor force.
INTRODUCCIÓN
Las proyecciones de población no pretenden predecir el futuro, tan solo imaginar un escenario que, eventualmente, se alcanzaría si previsiones de la mortalidad, la fecundidad y la migración se cumplieran. Esas previsiones, hasta cierto punto arbitrarias, han sido motivo de debate desde hace algunos lustros, pues basadas en la extrapolación de las tendencias pasadas, supone continuidad en los factores sociales, económicos, políticos y culturales que se vinculan a la incidencia de los fenómenos demográficos y no deja espacio a la incertidumbre que deparan los años venideros.
Mediante la técnica estadística de series de tiempo, se han elaborado proyecciones probabilísticas, es decir, se fijan un intervalo de predicción donde varían el volumen, la estructura por edad y la distribución de la población con una probabilidad dada, en una pretendida “domesticación” de la incertidumbre (Guzmán & Hakker, 2002).
El objetivo es prefigurar escenarios futuros de la situación laboral en México. En vez de hacerlo de manera aleatoria, se prefirió estimar el reparto futuro de la población en la actividad económica de manera determinista y sobreponer nuestras previsiones a los escenarios limítrofes (intervalos de predicción mínimo y máximo de 95%) y la mediana de las proyecciones probabilísticas de la población de García (2017).
Desde la óptica de la oferta de mano de obra, fijamos dos escenarios extremos: por un lado, mantuvimos la inserción reciente en la actividad económica a lo largo del horizonte de la proyección 2015-2050 considerado el peor dada la alta proporción de la fuerza de trabajo que se desempeña en el sector informal de la economía desde hace varios lustros; y, por el otro, uno optimista, donde una creciente generación de empleos seguros y con prestaciones disminuiría progresivamente la proporción de la población activa en la informalidad hasta ser menos de 3% en 2050. Un tercer escenario corresponde a la situación intermedia de esos extremos. Al sobreponer esas tres previsiones a las proyecciones probabilísticas de la población total (García, 2017), se tienen nueve escenarios del monto de la mano de obra futura de México.
Después de revisar los datos utilizados y describir el método de proyección empleado, hacemos una breve inspección de los resultados de las previsiones y sus diferencias, luego analizamos las tendencias de largo plazo del mercado laboral en México y, finalmente, se reflexionó un poco sobre las implicaciones que pudieran tener los distintos panoramas en el futuro de México.
Fuente de datos y método de proyección
La fuente de datos empleada en este trabajo es la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE), la cual se ha venido levantando desde 1991, pero solo a partir de 2000 es de tipo panel con visitas repetidas a la vivienda durante cinco trimestres consecutivos1.
Con el fin de ser consistentes con la información utilizada, se adoptaron las definiciones de la ENOE para la población económicamente activa (PEA): “Una persona pertenece a la PEA, en términos del mercado laboral, si forma parte del grupo de proveedores u oferentes de servicios laborales, algunos de los cuales han logrado que alguien demande sus servicios, es decir, fueron contratados para desempeñar una actividad económica (ocupados); mientras que otros, aunque aún no lo consiguen (desocupados), están ejerciendo una presión a través de la búsqueda de trabajo, acción que también influye en los mercados laborales.” (Instituto Nacional de Estadística y Geografía [INEGI], 2007); y para actividad económica: “Acción realizada por una persona, un negocio, empresa o establecimiento para producir bienes y servicios, sean de carácter legal o no en un marco de transacciones que suponen consentimiento entre las partes. Incluye las actividades de producción de maíz y frijol para autoconsumo”2. Como complemento a la población total, se tiene a la población no económicamente activa (PNEA), es decir, quienes no intercambian el producto de su energía en el mercado de bienes y servicios, como quienes son exclusivamente amas de casa, estudiantes, rentistas, jubilados, pensionados y aquellos que están física y mentalmente incapacitados para trabajar.
El objetivo de este trabajo es prefigurar la PEA separada en ocupaciones formales e informales; no obstante, debido a que no hay acuerdo de si se puede descomponer el sector agrícola en formal e informal, y con el propósito proyectar la fuerza de trabajo total, consideramos a las ocupaciones del sector primario como una categoría aparte. Con el fin de concentrarnos en la metodología y las previsiones, en el anexo se presenta la construcción de las categorías de empleo utilizadas. Pasemos a ver el método de proyección.
Sea Px(t) la población total de edad cumplida x al tiempo t. De acuerdo a su inserción en la actividad económica, la primera separación es en activos y no económicamente activos, digamos que PEAx(t) es la población económicamente activa y PNEAx(t) la no activa. Para este fin, se separo a la PEA en empleos formales [PEAFx(t)], informales y desocupados [PEAIx(t)] y agrícolas [PEAAx(t)]; así, se dividió en cuatro estados o situaciones laborales a la población de esa edad y sexo particulares: activos formales; informales y desocupados; agrícolas; y no activos. Juntamos informales con desocupados bajo el supuesto que ambos demandan un puesto de trabajo formal, pero que al no conseguirlo (desocupados) se refugian en ocupaciones informales, pero siguen pretendiéndolo. Para simplificar la notación se asignaron los números 1 a 4 para cada una de esas situaciones, respectivamente, esto es, Px(i)(t) con i = 1, 2, 3, 4, con lo cual se tienen:
(1)
Denotando por Ax(i)(t) a la fracción de las personas de esa edad que se encuentran en la situación i al tiempo t, es decir,
(2)
que, por la propiedad (1) se satisface claramente:
(3)
Sea la proporción de personas que se encontraban en la categoría i al inicio del año t y sobreviven en la situación j al final del año. Así, todos aquellos que se encuentran en la condición j al final del año son:
Si se incorpora (2):
(4)
Denotando por Sx (t) = Px+1 (t + 1) / Px (t) a la probabilidad conjunta de sobrevivir a la muerte y a la migración internacional para la población total. Si se supone que los riesgos de morir y migrar internacionalmente no son distintos entre activos y no activos3, sea:
(5)
donde es la proporción de transición al estado puro, es decir, en ausencia de mortalidad y migración internacional. Debido a la sola ocurrencia de movilidad entre situaciones o permanencia, tales proporciones satisfacen la propiedad:
para toda j = 1, 2, 3, 4 (6)
Si se sustituye (5) en (4):
y al dividir ambos lados por Px (t) × Sx (t):
Ax+1jt+1=∑i=14S^xijt x Axit (7)
Esas ecuaciones para los cuatro situaciones j constituyen el modelo de proyección, pues una vez que se dispone de las proporciones Ax(i)(t), al sobreponerlas a la población total, previamente proyectada (García, 2017), se obtiene la población por edad y sexo desglosada por condición de actividad. El problema se reduce a estimar las proporciones de transición al estado puro S^x(ij).
Para la construcción del modelo, se representa el sistema de ecuaciones lineales (7) mediante matrices:
Axt=AX(1)tAX(2)tAX(3)tAX(4)t Sx^t=Sx(11)^tSx(21)^tSx(31)^tSx(41)^tSx(12)^tSx(22)^tSx(32)^tSx(42)^tSx(13)^tSx(23)^tSx(33)^tSx(43)^tSx(14)^tSx(24)^tSx(34)^tSx(44)^t (8)
entonces, se puede escribir las ecuaciones lineales (7) de manera sucinta como la operación matricial:
Axt+1=Sxt · Axt (9)
La valoración de las proporciones de transición S^x(ij) se hizo con el panel de la ENOE del segundo trimestre de 2012 al segundo trimestre de 2015, este es el último del que se dispuso al momento de elaborar este artículo. Al contrastar la situación de ego en dos trimestres consecutivos, se tiene la transición entre cualesquiera dos situaciones (j ≠ i) o la permanencia en el mismo estado (j = i). Como la periodicidad es trimestral, para transformarlas en proporciones S^x(ij) de temporalidad anual, y sobre todo para nuestras simulaciones a futuro, se prefiere convertirlas en tasas de movilidad.
Se comienza definiendo la matriz de tasas como:
Mx=∑j≠1Mx1j-Mx21-Mx(31)-Mx(41)-Mx12∑j≠2Mx2j-Mx32-Mx42-Mx13-Mx23∑j≠3Mx3j-Mx44-Mx14-Mx24-Mx34∑j≠4Mx4j (10)
Un modelo adecuado y consistente con (9) es el exponencial (Nour & Suychindran, 1984)4:
Sxt= exp -Mxct (11)
La matriz en el exponente debe contener tasas de movilidad por cohorte (eso indica el sobreíndice c), y las tasas que derivamos de la ENOE son por grupos de edad; adelante, se presenta la manera de pasarlas de grupo a cohorte.
La exponencial de una matriz, para poder evaluar (11), se puede obtener mediante una expansión en serie de potencias similar al caso de escalares, es decir (Gantmacher, 1959):
eA=∑i=o∞1i!Ai=I + A + 12!A2 + 13!A3+... (12)
Con el fin de tener estimaciones más precisas de las tasas de movilidad, se usó algo más de un trienio: los levantamientos de la ENOE del primer trimestre de 2012 al segundo de 2015. La cuantificación es directa al contrastar la situación de la persona en dos entrevistas trimestrales sucesivas. Se denotó por Ox(ij)(q) a los individuos que habiendo estado en la situación i al inicio del periodo intertrimestral q a la edad cumplida x, se encontraban en la situación j al final, con q de 1 a 13. Las personas en el intervalo semiabierto de edades exactas [x, x + 1) al inicio estarán en [x + 14 , x + 1 + 14 ) al final.
Una tasa se define como el cociente que resulta de dividir los eventos ocurridos en un periodo de tiempo entre los años-persona vividos por la población expuesta durante el mismo intervalo, y expresa un promedio anual per cápita de eventos. Así, la tasa del trimestre se puede ubicar a la mitad, es decir, en el intervalo etario [x + 18 , x + 1 + 18 ) . Dada la escasa diferencia entre las edades cumplidas al inicio y final del trimestre, se supondrá que se refieren al grupo de edad cumplida x y no a la generación de esa edad al inicio del trimestre.
Estimemos los años-persona suponiendo variación lineal durante el trimestre. Desde una óptica prospectiva, la población al inicio en la situación i es:
Oxi·q=∑j=14Oxijq
y, en ausencia de mortalidad, al final en j:
Ox·jq=∑i=14Oxijq
La población media es:
O¯xiq=12Oxi·q
y como el intervalo cubre un cuarto de año, el tiempo vivido en la situación i es:
Kxiq=14Oxiq=18Oxi·q+Ox·jq
Calculamos las tasas como si la suma de los trece periodos intertrimestrales fuera uno solo representativo del periodo 2012-2015:
Mxij=∑q=118Oxijq∑q=118Kxiq (13)
La Constitución Política de los Estados Unidos Mexicanos estipula en la fracción III del inciso A del artículo 123 que “queda prohibida la utilización del trabajo de los menores de quince años. Los mayores de esta edad y menores de dieciséis tendrán como jornada máxima la de seis horas.” Así, 15 años es la edad mínima considerada aquí para insertarse en la actividad económica. Y, debido a que la participación en la actividad de los mayores de 90 años de edad es casi nula, sobre todo debido a las limitaciones físicas y mentales propias de esas personas, es que se supone que toda la población de ese rango etario sería no económicamente activa a lo largo de la situación previa a 2015 y en la proyección.
Las figuras 1 y 2 muestran las tasas de movilidad derivadas de la ENOE en 2012-2015. Si bien con algunas oscilaciones, se advierten tendencias claras a lo largo del rango de edades. Bajo el supuesto que las variaciones son de origen aleatorio, más que originadas en la mala declaración de la edad, se optó por remover esas oscilaciones, o bien, suavizar los patrones. Para ello, se utilizó de un procedimiento de ajuste lineal móvil con distintas amplitudes de 15 a 25% de las observaciones, según el caso5. Las tasas suavizadas se reproducen en las figuras 3 y 4.
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Figura 1. Tasas observadas de movilidad masculina, 2012-2015.
Fuente: Estimaciones propias con la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo, 2012-2015. |
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Figura 1. Tasas observadas de movilidad masculina, 2012-2015.
Fuente: Estimaciones propias con la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo, 2012-2015. | Close
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Figura 2. Tasas observadas de movilidad masculina, 2012-2015.
Fuente: Estimaciones propias con la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo, 2012-2015. |
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Figura 2. Tasas observadas de movilidad masculina, 2012-2015.
Fuente: Estimaciones propias con la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo, 2012-2015. | Close
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Figura 3. Tasas suavizadas de movilidad masculina, 2012-2015.
Fuente: Estimaciones propias con la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo, 2012-2015. |
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Figura 3. Tasas suavizadas de movilidad masculina, 2012-2015.
Fuente: Estimaciones propias con la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo, 2012-2015. | Close
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Figura 4. Tasas suavizadas de movilidad femenina, 2012-2015.
Fuente: Estimaciones propias con la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo, 2012-2015. |
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Figura 4. Tasas suavizadas de movilidad femenina, 2012-2015.
Fuente: Estimaciones propias con la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo, 2012-2015. | Close
Las tasas evaluadas con (13) se refieren a grupos de edad (como las que ordinariamente se calculan para la mortalidad por edad). Para convertirlas en tasas por cohorte y poder evaluar (11), se supone que las tasas de la edad cumplida x inciden en el medio año que transcurre entre esa edad y la exacta x + 1; y la tasa de edad cumplida x + 1 en el medio año restante, de la edad exacta x + 1 a la edad cumplida x + 1 al final del periodo, es decir,
Mxij,c=12Mxij + Mx+1ij
y, en términos matriciales:
Mxc=12Mx+ Mx+1 (14)
con lo cual, se puede valorar (11).
Previsiones futuras de las tasas de movilidad
Generalmente, las proyecciones de población se hacen extrapolando las tendencias pasadas de las variables que repercuten en el cambio demográfico. Si bien la inserción de la población en la actividad económica ha mostrado oscilaciones en el pasado, lo cierto es que, desde hace varios lustros, el inestable comportamiento de la economía mexicana –durante la mayor parte de ese periodo– ha sido incapaz de crear los puestos de trabajo que demandan las personas de edades laborales, propiciando que buena parte de esos demandantes de puestos de trabajo se refugien en el sector informal, de baja o casi nula productividad, ingresos insuficientes para garantizarse la supervivencia y sin prestaciones sociales.
En efecto, aunque la tasa de crecimiento del PIB fue positiva de 1995 a 2014, variando de 0.1% a 7.0% anual, excepto en 2000 (–0.6%) y 2008 (–4.7%), la proporción de la PEA ocupada en actividades no agrícolas que se desenvuelve en la informalidad o está desocupada osciló de 48.4% a 52.6%6. Este hecho es por demás evidente en la figura 5, donde se compara el porcentaje de la población total que se inserta en la actividad económica: mientras la fracción que se desempeña en la agricultura apenas se modificó, el resto de la PEA se concentró un poco más en ocupaciones formales que informales al cabo de los 19 años considerados7.
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Figura 5. Proporción que alcanzarían en 2050 las tasas de movilidad de 2012-2015.
Fuente: Estimaciones propias con la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo, 2012-2015. |
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Figura 5. Proporción que alcanzarían en 2050 las tasas de movilidad de 2012-2015.
Fuente: Estimaciones propias con la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo, 2012-2015. | Close
Ante la menor variación de la distribución de la PEA en las cuatro categorías, el primer escenario, que se considera el peor, consiste de mantener constantes hasta 2050 las tasas obtenidas para 2012-2015 en la sección anterior.
Escenarios de prospectiva económica apuntan que se requeriría de una tasa de crecimiento del PIB constante de 4.8% de 2000 a 2030 para que el número de “empleos remunerados” formales, productivos y con prestaciones (incluida la seguridad social) absorbiera casi a 85% de la PEA en 2030 (Hernández, 2004). El concepto de “empleo remunerado” alude al número de puestos de trabajo necesarios para generar la producción de bienes y servicios (PIB) en cada rama económica específica, dado un nivel de productividad media (valor agregado por trabajador). Si consideramos optimista este escenario de crecimiento económico sostenido y lo equiparamos a un intervalo de tiempo similar (35 años que median entre 2015 y 2050) al usado por Hernández (2004), modificamos las tasas de movilidad progresivamente hasta alcanzar una proporción similar a 85% de empleo formal en 2050.
Este escenario, en extremo optimista, conllevaría un círculo virtuoso. La fuerza de trabajo tendría buenos estándares de productividad, con lo cual sostendría el alto crecimiento económico; las altas tasas de cotización constituirían cuantiosas reservas en los planes de pensiones que, a su vez, fomentarían la inversión y la generación de más empleos productivos. Asimismo, la elevación de los salarios evitaría la entrada precoz a la actividad económica, reteniendo en el sistema escolar a adolescentes y jóvenes, con el consecuente aumento de capital humano y la elevación de la productividad de la mano de obra. El problema se “reduce” a encontrar los mecanismos que hagan crecer el PIB en 4.8% anual durante tres décadas y media, cuando apenas comienza a vislumbrar la salida de la crisis mundial actual.
La variación en las tasas futuras de movilidad se simuló de manera lineal, hasta que las tasas de 2012-2015 fueran en 2050 las necesarias para alcanzar la meta de 85% en el sector formal, como se indica en la figura 6. Los patrones de cambio se supusieron iguales para hombres y mujeres8. La modificación en las edades avanzadas (65 años o más) supone que la decisión de retirarse de la actividad reciente –presumiblemente con derecho a una pensión– prevalecería a lo largo del horizonte de la proyección. El aumento marcado en la tasa de ingreso al sector formal de la economía de 0.5 en 15-24 años de edad a 3.0 en 25-29 supone una retención de los jóvenes en la educación universitaria y su incorporación al mercado laboral una vez concluidos sus estudios.
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Figura 6. Proporción que las categorías ocupacionales de la PEA representande la población total, según sexo, 1996 y 2015
Fuente: Estimaciones propias con la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo, 2012-2015. |
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Figura 6. Proporción que las categorías ocupacionales de la PEA representande la población total, según sexo, 1996 y 2015
Fuente: Estimaciones propias con la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo, 2012-2015. | Close
El tercer escenario consistió de la media aritmética de las tasas de movilidad constantes y las correspondientes a la situación óptima para cada año de la proyección, edad y sexo por separado.
Las tasas de ingreso y retiro de la actividad agrícola se mantienen constantes, así como las transiciones con los otros sectores de la economía. Adelante, con base en los escenarios futuros de la PEA se discute someramente este supuesto.
La valoración de la fórmula (9) requiere proyectar de manera independiente las proporciones Ax(i) de 15 años de edad. Según el escenario se hizo de la manera siguiente, igual para ambos sexos:
i. Se mantuvieron invariables las proporciones de 2015 a lo largo de la proyección en el escenario constante (“peor”).
ii. Se supuso para el escenario “óptimo” que:
a) La proporción que informales y desocupados representan de la PEA disminuiría linealmente respecto del tiempo hasta ser nula en 2050 [A15(i)(2050) = 0].
b) La razón de cambio anual de las proporciones en ocupaciones formales y agrícolas de 1996 a 2005 se replicaría de 2015 a 2050:
A15i2015+t=A152015+t x A152015A151996t/19i = 1 o 3
c) La proporción de no económicamente activos A15(4) se obtuvo al despejar en (3).
iii. Para el escenario “medio” se supuso que:
a) La proporción que informales y desocupados representan de la PEA disminuiría linealmente respecto del tiempo hasta ser A15(i)(2050) = A15(i)(2015)/17.5, donde 17.5 es la mitad de 35 años del horizonte de la proyección.
b) La razón de cambio anual de las proporciones en ocupaciones formales y agrícolas de 1996 a 2005 se replicaría sólo a la mitad de 2015 a 2050:
A1542015+t=A15i2015 x A15i2015A15i1996t/9.5
c) La proporción de no económicamente activos A15(4) se obtuvo al despejar en (3).
Principales resultados de las proyecciones
Se tienen nueve escenarios del volumen y crecimiento futuros de la PEA mexicana: las combinaciones posibles de las tres hipótesis demográficas y las tres conjeturas para las tasas de movilidad dentro la PEA y desde y hacia la no actividad económica. En las figuras 7 a 9 y las tablas 1 a 3, para cada sexo por separado y el total, se reproduce el monto global (no se distingue por edad) de la PEA para los nueve escenarios9.
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Figura 7. Población económicamente activa masculina total según tres hipótesis de tasas de movilidad y tres hipótesis demográficas, 1995-2050.
Fuente: Estimaciones propias con base en la ENOE 2012-2015 y García (2017). |
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Figura 7. Población económicamente activa masculina total según tres hipótesis de tasas de movilidad y tres hipótesis demográficas, 1995-2050.
Fuente: Estimaciones propias con base en la ENOE 2012-2015 y García (2017). | Close
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Figura 8. Población económicamente activa femenina total según tres hipótesis de tasas de movilidad y tres hipótesis demográficas, 1995-2050.
Fuente: Estimaciones propias con base en la ENOE 2012-2015 y García (2017). |
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Figura 8. Población económicamente activa femenina total según tres hipótesis de tasas de movilidad y tres hipótesis demográficas, 1995-2050.
Fuente: Estimaciones propias con base en la ENOE 2012-2015 y García (2017). | Close
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Figura 9. Población económicamente activa total según tres hipótesis de tasas de movilidad y tres hipótesis demográficas, 1995-2050.
Fuente: Estimaciones propias con base en la ENOE 2012-2015 y García (2017). |
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Figura 9. Población económicamente activa total según tres hipótesis de tasas de movilidad y tres hipótesis demográficas, 1995-2050.
Fuente: Estimaciones propias con base en la ENOE 2012-2015 y García (2017). | Close
Se advierte que las distintas trayectorias futuras de la fuerza de trabajo están más determinadas por las hipótesis demográficas que por las “económicas”, pues realmente en estas últimas apenas se diferencian los montos, si se mantiene fija la proyección demográfica. En efecto, la máxima desviación relativa se tiene al final del horizonte de la proyección:
a) Para la mediana de las condiciones demográficas, bajo el alto crecimiento de la economía, la PEA masculina sería 7.2% inferior a la hipótesis de economía constante, y con el crecimiento económico medio 2.3% inferior; en las mujeres, 2.5% y 0.2%, respectivamente; y para el total (suma de ambos sexos), 5.5% y 1.9%.
b) Si el límite inferior del intervalo de predicción aconteciera, las reducciones serían un poco más marcadas: en los hombres de 8.9% y 3.7%, respectivamente; en las mujeres de 5.8% y 1.9%; y para el total de 7.7% y 3.0%, respectivamente.
c) Finalmente, si el escenario fuera el límite superior del intervalo de predicción, las disminuciones serían para los hombres de 6.6% y 2.7% y para el total de 5.1% y 1.7%; pero para las mujeres, mientras habría una reducción de 2.1% bajo la premisa de crecimiento económico alto respecto del constante, sería —mínimo de 0.1%— de acrecentamiento con crecimiento económico medio10.
Las diferencias en los escenarios demográficos, sin embargo, son de la mayor importancia, pues revelan los retos de la economía mexicana para crear los puestos de trabajo seguros y con prestaciones que demandará la población futura. Es obvio que no es lo mismo hacerle frente a una demanda de 5 millones de empleos adicionales en los próximos 12 años (límite inferior del intervalo de predicción de las hipótesis demográficas), a incrementarla entre 15 y 40 millones, según el caso, en los siete lustros por venir11.
Cabe preguntarse por qué, si se mantiene el escenario demográfico, varía el volumen de la PEA de acuerdo a las premisas del futuro crecimiento económico. La respuesta se tiene en las fórmulas (10) y (11): al modificar las transiciones (tasas) entre las cuatro categorías —sobre todo las entradas y salidas de la actividad (figura 6)— se afectan las probabilidades de transición S^x(ij) , no sólo las de entrada S^x(4j) y salida S^x(i4) de la actividad, sino también la movilidad dentro de la PEA, pues al vincular sucesivamente las matrices de probabilidades de transición, se modifica la trayectoria de una categoría de la PEA hasta la salida de la actividad. Se precisa que, si se modifican las tasas (escenario de recuperación económica alta y media), la distribución de la población en las cuatro categorías al cabo de los 35 años es, de acuerdo con (9), para la cohorte de edad cumplida x al inicio:
Ax+35(2050)=∏t=135Sx+t-1(2050-t)=Ax(2015)
y si se mantienen constantes las condiciones de 2012-2015:
A¯x+352050=∏t=135Sx+t-12012-2015=A¯x2015 =Sx+t-12012-201535A¯x2015
y es claro que:
∏t=135Sx+t-12050-t≠Sx+t-12012-201535
Además del incremento en el monto de la PEA, que en sí es importante por el reto que representa su absorción por la economía nacional, es de nuestro interés la composición de la PEA en las tres categoría en que se dividió: formal, informal y desocupación, agrícola; ya que, la generación de los puestos de trabajo, para hacer frente a esa oferta de mano de obra, es claramente distinta según el escenario económico a futuro que se ha supuesto, como se puede verificar en las figuras 10 y 11, y en las tablas 1 a 3.
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Figura 10. Tasas observadas de movilidad masculina, 2012-2015.
Fuente: Estimaciones propias con la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo, 2012-2015. |
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Figura 10. Tasas observadas de movilidad masculina, 2012-2015.
Fuente: Estimaciones propias con la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo, 2012-2015. | Close
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Figura 11. Tasas observadas de movilidad masculina, 2012-2015.
Fuente: Estimaciones propias con la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo, 2012-2015. |
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Figura 11. Tasas observadas de movilidad masculina, 2012-2015.
Fuente: Estimaciones propias con la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo, 2012-2015. | Close
Debido a que la ENE-ENOE no recoge la migración de la PEA, esto es, solo podemos contrastar la situación de las personas que permanecen en la vivienda en dos entrevistas trimestrales sucesivas, pero no sabemos la situación de ego en la segunda si se mudó, ni al inicio del trimestre si es un nuevo miembro del hogar al final; además, las transferencias del sector agrícola al secundario y terciario (más de carácter urbano) que contabiliza la ENE-ENOE son mínimas. Esta limitación es patente en los tres paneles de las figuras 10 y 11, donde el decremento de la fuerza de trabajo agrícola de 1995 a 2007 se minimiza; no obstante, a nuestro favor está la constancia de 2007 a 2015 en el sector agropecuario, que valida la prevalencia, aproximadamente, a lo largo del horizonte de la proyección, y además las diferencias en los porcentajes son mínimas entre las tres premisas económicas a futuro.
En cambio, el efecto de la modificación de la situación económica reciente es evidente en la fracción de la PEA que se inserta en los sectores formal e informal y desocupado: bajo la premisa óptima, a mediados del presente siglo sería casi nula la fracción de informales y desempleados (2.4% en hombres y 3.8% en mujeres) —tal y como supusimos al establecer la hipótesis—, mientras en el escenario intermedio, el porcentaje se habría reducido prácticamente a la mitad: de 39.0% en 2015 a 18.4% en 2050 en los varones y de 53.2% a 27.5% en las féminas.
Bajo la hipótesis que mantiene constante la situación económica reciente, la creación de nuevos puestos de trabajo formales, es decir, la oferta de empleos, sería insuficiente para satisfacer la demanda (toda la PEA), como se ha verificado desde la última década del siglo pasado. Dejando de lado la PEA agrícola, la fuerza de trabajo no agrícola aumentaría 16 millones (de 45.9 millones a 61.9 millones) al cabo de los siete lustros de la proyección (2015-2050), bajo la hipótesis demográfica mediana, y 33.3 millones (de 46.7 millones a 80.0 millones) para el límite superior del intervalo de predicción de la proyecciones de población. Y los empleos formales se acrecentarían en 6.6 millones (de 22.6 en 2015 a 29.2) y en 15.1 millones (de 23.0 a 38.2), respectivamente, o bien, solo 41.1% y 45.5%, respectivamente, del incremento de la oferta de mano de obra no agrícola encontraría acogida en el sector formal. En realidad, el envejecimiento de la población y, por ende, de la PEA, traería como consecuencia un descenso monótono en la absorción de la fuerza de trabajo no agrícola en el sector formal de la economía: de 49.3% en 2015 a 47.2% en 2050 de acuerdo a la mediana de la proyección demográfica y a 47.7% para el límite superior.
La evolución anual de la inserción futura en la actividad económica se reproduce en las figuras 10 y 1113. La prevalencia de la situación reciente bajo el escenario constante (panel superior izquierdo) es evidente; en cambio, mientras la hipótesis de recuperación alta de la economía se presenta en extremo optimista, al menos en los tres o cuatro lustros inmediatos venideros, la recuperación media pudiera ser un panorama más realista, en los próximos 20 o 25 años, ante los indicios de la restauración del crecimiento en la economía mundial, en general, y su efecto, más la propia mejora, en la economía mexicana, en particular.
Esperanzas de vida activa
Una vez que el trabajador se retira de la actividad económicas, sea por voluntad propia, sea porque no encuentra un puesto de trabajo que satisfaga sus aspiraciones laborales, deberá recurrir al ahorro que haya constituido a lo largo activa, o bien, depender de la asistencia gubernamental —generalmente escasa y que difícilmente le permitirá escapar de la pobreza—, o de sus parientes y amigos.
Si a lo largo de su trayectoria laboral se colocó en el sector formal de la economía, amén de su ahorro personal, formó una reserva para su eventual jubilación, una vez que se separó de la actividad económica.
Las leyes vigentes de los principales sistemas de seguridad social en México14 estipulan que, si el trabajador cotizó 24 (Instituto Mexicano del Seguro Social [IMSS]) o 25 (Instituto de Seguridad y Servicios Sociales de los Trabajadores del Estado [ISSSTE]) años a los fondos de ahorro para el retiro, y si la reserva es insuficiente para gozar de la pensión mínima garantizada, el Gobierno Federal dispondrá de los fondos del trabajador y financiará la parte restante que asegure la pensión mínima garantizada15.
Es claro que, mientras más años pase una persona en una ocupación formal asalariada, más tiempo acumulará fondos en las agencias de ahorro para el retiro, y más probable que cumpla con el tiempo mínimo de cotización (24 años en el IMSS y 25 en el ISSSTE) para aspirar, al menos, a la pensión mínima garantizada.
Valorar la densidad de cotización16 requiere de una valuación actuarial del sistema de pensiones, lo cual excede el propósito de este trabajo; una forma alternativa de visualizarla es mediante el promedio de años de aportaciones al sistema, es decir, la esperanza de vida activa, cuyo monto está determinado por los supuestos que hemos hecho sobre el futuro de las tasas de movilidad dentro de la PEA y de esta con la PNEA, así como las de mortalidad de las proyecciones demográficas de García (2017).
Sea ex(ij)(t) la esperanza de vida en el estado j para un superviviente al momento t en el estado i a la edad cumplida x, es decir, los años que le esperan por vivir, en promedio, en la situación j, dado que llegó con vida en i a los x años de edad en t. Definamos la matriz de esperanzas de vida de estados múltiples, para nuestro caso como:
extex11tex21tex31tex41tex12tex22tex32tex42tex13tex23tex33tex43tex14tex24tex34tex44t
Un cálculo económico de las esperanzas de vida de estados múltiples es la fórmula retrospectiva (Partida, 1996):
ext=Mxcδt-1I-Sst + ex+1t+1sxt (15)
donde las matrices de tasas y probabilidades de supervivencia se refieren al año que inicia en t. No obstante, ambas matrices deben incluir la mortalidad.
Como no disponemos de la mortalidad distinta por condición de actividad, debemos suponer que la mortalidad es igual para activos —formales, informales y desocupados, y agrícolas— y no activos, con lo cual, si Sxδ(t) es la probabilidad que tiene de sobrevivir un año más, a partir del momento t, que llegó con vida a la edad cumplida x en t, la probabilidad conjunta de movilidad y supervivencia es17:
Sxijt=Sxijt x Sxδt
Dado que Sxδ(t) es invariable a la mortalidad, es claro que:
Sxt=Sxδ^t x Sxt
y la matriz de tasas se obtiene al “despejar” en (11):
Mxcδt=lnSxt
donde ahora
Mxcδ=Mxcδ+∑ j=1Mxc1j-Mxc21-MXc31-MXc41-MXc12Mxcδ+∑ j=2Mxc2j-MXc32-MXc42-MXc13-MXc23Mxcδ+∑ j=3Mxc3j-MXc43-MXc14-MXc24-MXc34Mxcδ+∑ j=4Mxc4j
con Mxcδt=-lnSxδt.
La valoración de (15) inicia con la última edad. Sea ω el límite de la vida humana ω, es decir, una edad a la cual nadie sobrevive, es claro que eω(t + 1)=0 y por (15):
eω-1t=Mω-1cδt-1I-Sω-1t + eωt+1Sω-1t =Mω-1cδt-1I-Sω-1t
Con esta matriz y mediante (15) tenemos eω –2(t) y así sucesivamente hasta llegar a la edad x deseada.
El interés de este trabajo se centra en el intervalo de participación en la actividad económica, así se inicia la evaluación de (15) haciendo e90(t) = 0 donde t es un tiempo futuro según el caso, por ejemplo, para 15 años de edad en 2015 e90(2090) = 0. Como no se tiene información después de 2050, se supone invariabilidad a partir de ese año, es esto, además que:
Sx(t) = Sx(2050) para t ≥ 2050 y 15 ≤ x ≤ 89
En las tablas 4 a 6 se presentan los resultados para la vida media activa en la formalidad (ex(11)(t)). Se consideran tres edades que representan la primera inserción en la actividad económica, una vez finalizado un ciclo escolar:
a)15 años, cuando el individuo concluyó la secundaria.
b) 20 años, cuando la persona terminó la educación media superior y algún año de licenciatura.
c) 25 años, cuando completó la licenciatura.
Cabe preguntarse bajo qué circunstancias, en promedio, la densidad de cotización cumple con el requerimiento mínimo para gozar de la pensión mínima garantizada del IMSS o del ISSSTE.
Quienes comienzan a trabajar a los 15 años de edad, en cualquier momento (2015, 2030 o 2050), situación inicial y ambos sexos, bajo las condiciones de participación recientes no alcanzarían a cumplir con el mandato legal para disfrutar de la pensión mínima garantizada; en cambio, bajo las premisas de recuperación económica alta y media, en todo momento y supervivencia prevista, los hombres excederían la exigencia temporal para disfrutar de, al menos, la pensión garantizada.
Si bien en las mujeres, bajo el supuesto de un alto y sostenido crecimiento económico no alcanzarían a cotizar 24 o 25 años, según el caso, la restauración económica posiblemente llevaría una participación en la actividad aún mayor y, con ello, cumplir el mandato legal para aspirar a la pensión mínima garantizada. Esta proposición, sin embargo, no se ve tan factible en el caso de la recuperación económica media.
El panorama es similar para aquellos que se agregan a la PEA por primera vez a los 20 años de edad (tabla 5); no obstante, las duraciones medias se reducen marcadamente cuando ese inicio se pospone un quinquenio (tabla 6). La prevalencia de 15 a 20 años obedece a que en el lustro que media entre ambas edades, la inserción en la actividad aún es baja (figura 6); en cambio, al ser significativa en el grupo 20-24 años cumplidos, la posposición conlleva la “pérdida” de un quinquenio de participación en el sector formal.
Consideraciones finales
En este trabajo se han presentado diversos escenarios del futuro de la población económicamente activa (PEA) de México. A diferencia de los procedimientos tradicionales, donde se hipotetiza sobre los valores futuros de la proporción de la población total que se inserta en la actividad económica, aquí se usan las transiciones entre actividad y no actividad y los desplazamientos dentro de la fuerza de trabajo entre empleo formal, informal y desempleo, y agrícola. En suma, mientras los enfoques habituales prevén el resultado, aquí se han prefigurado los insumos.
Se repartió de la situación reciente del empleo en el país, desprendida del panel de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE) para el periodo 2012-2015, donde la proliferación del empleo informal y el desempleo es evidente, y que data de hace más de cinco lustros. En el primer escenario futuro, considerado pesimista, se mantiene invariable la movilidad reciente dentro de la PEA y hacia fuera; el segundo, basado en un trabajo previo de Hernández Laos (2004), se supone que una tasa de crecimiento económico constante de 4.8% anual llevaría a retener más de 80% de la PEA en el sector formal. El tercero consiste del promedio simple de los dos escenarios anteriores.
Las hipótesis de cambios en la composición y tamaño de la mano de obra se sobrepusieron a las proyecciones demográficas probabilísticas de García (2017), nominalmente la mediana y los límites de predicción de 95%, con lo cual se tienen nueve combinaciones posibles. Mientras los cambios en el monto de la fuerza de trabajo se vinculan más a las hipótesis demográficas; las variaciones en la estructura de la PEA, en términos relativos, se ligan más a nuestras premisas del futuro comportamiento económico.
De acuerdo con la proyección demográfica mediana, el volumen de la mano de obra del país oscilaría, en 2050, entre 68.2 millones con crecimiento económico alto a 72.1 millones manteniendo las condiciones laborales recientes; con el límite inferior del intervalo de predicción, la variación sería de 42.9 millones a 46.5 millones, respectivamente; y con el límite superior, el rango correría de 88.5 millones a 93.2 millones18.
En cambio, la proporción de la PEA en el sector formal, a mediados del presente siglo, variaría de 38.8% bajo el límite inferior de las condiciones demográficas a 41.0% bajo el superior, prevaleciendo las condiciones de empleo recientes; de 80.6% en el límite inferior a 81.7% para la mediana y el límite superior de acrecentamiento demográfico con un crecimiento económico sostenido de 4.8% anual de la economía; y de 63.4% a 65.5% entre las fronteras demográficas futuras, bajo la premisa de un crecimiento económico medio.
Se concluye que más que el crecimiento demográfico propio, son las hipótesis de la forma como se inserte la población en la actividad económica en el futuro lo que repercutirá en la cobertura del empleo formal, esto es, puestos de trabajo estables, con buena productividad y prestaciones sociales. No obstante, no se debe dejar de lado el criterio poblacional, pues si se cumpliera la premisa de crecimiento económico alto, no es lo mismo generar en los próximos siete lustros 33.1 millones de nuevos puestos de trabajo formales bajo el escenario demográfico mediano, que 12.3 millones de acuerdo con el límite inferior del intervalo de predicción o 49.3 millones con el límite superior; o si se quiere, 146%, 55% y 214%, respectivamente, extra del inventario existente en 2015.
Otro aspecto que se revisó, al final del trabajo, es la duración media esperada en el sector formal de la economía de un trabajador, que se incorporara por primera vez en el mercado laboral a tres edades distintas: 15 años (terminación de la educación secundaria inicial), 20 años (conclusión de la educación media superior y algún año aprobado en licenciatura) y 25 años (finalización de la licenciatura). Esa esperanza de vida activa en la formalidad nos indica, en promedio, la densidad de cotización a la seguridad social (ahorro para el retiro) para aspirar a gozar de, al menos, la pensión mínima garantizada (PMG), para la cual se requiere cotizar 24 (IMSS) o 25 (ISSSTE) años o más.
Los distintos escenarios, prefigurados para el futuro de los mercados laborales del país, indican que, en los tres años considerados en que iniciara la vida laboral (2015, 2030 y 2050) y bajo los tres escenarios demográficos y de crecimiento económico alto y medio, los varones que empezaran a trabajar a los 15 y 20 años de edad cumplirían con el tiempo mínimo de aportación a los fondos para el retiro para aspirar a la PMG; las mujeres, en cambio, ni incluso en el supuesto de crecimiento alto alcanzarían a cumplir el requisito, aunque tal escenario próspero probablemente conllevara una inserción femenina en la actividad más prolongada y, por ende, cubrir el requisito legal.
Es claro que se requiere una reactivación de la economía mexicana para mejorar las condiciones laborales generales del país; estas previsiones así lo indican. La alta proporción de fuerza de trabajo que se refugia en la informalidad ante la falta de oferta de una mejor opción, conlleva precariedad en las condiciones de vida (ausencia de seguridad social, que se traduce en detrimento del patrimonio familiar ante un evento desfavorable de salud), nula o casi nula productividad con el consecuente estancamiento económico y, en ocasiones, ilegalidad y criminalidad.
Es impostergable romper ese círculo vicioso; el problema se “reduce” a hacer crecer 4.8% anual la economía mexicana los próximos 35 años.
Tabla 1.
Población económicamente activa por tipo de inserción, sexo, hipótesis demográfica para la población total y situación ecónomica reciente constante, 1995-2050.
|
|
Hombres
|
Mujeres
|
Total
|
|
Formal
|
Informal
|
Agrícola
|
Total
|
Formal
|
Informal
|
Agrícola
|
Total
|
Formal
|
Informal
|
Agrícola
|
Total
|
Población total mediana
|
1995
|
7 978 801
|
9 260 417
|
6 650 080
|
23 889 298
|
4 029 028
|
6 341 450
|
1 030 842
|
11 401 320
|
12 007 829
|
15 601 867
|
7 680 922
|
35 290 618
|
2000
|
10 481 246
|
9 739 467
|
5 804 740
|
26 025 453
|
5 623 779
|
6 721 623
|
779 395
|
13 124 797
|
16 105 025
|
16 461 090
|
6 584 135
|
9 150 250
|
2005
|
11 414 848
|
11 067 927
|
5 364 019
|
27 846 794
|
6 508 647
|
8 134 318
|
715 353
|
15 358 318
|
17 923 495
|
9 202 245
|
6 079 372
|
43 205 112
|
2010
|
12 313 012
|
12 487 622
|
5 547 501
|
30 348 135
|
7 388 410
|
9 716 820
|
648 429
|
17 753 659
|
19 701 422
|
22 204 442
|
6 195 930
|
48 101 794
|
2015
|
14 123 733
|
12 887 199
|
6 039 825
|
33 050 757
|
8 497 259
|
10 404 883
|
673 828
|
19 575 970
|
22 620 992
|
23 292 082
|
6 713 653
|
52 626 727
|
2020
|
14 982 397
|
14 145 202
|
6 582 127
|
35 709 726
|
9 017 827
|
11 521 296
|
790 773
|
21 329 896
|
24 000 224
|
25 666 498
|
7 372 900
|
57 039 622
|
2025
|
16 043 727
|
15 175 280
|
7 138 034
|
38 357 041
|
9 527 336
|
12 341 551
|
851 636
|
22 720 523
|
25 571 063
|
27 516 831
|
7 989 670
|
61 077 564
|
2030
|
16 923 841
|
16 072 671
|
7 668 687
|
40 665 199
|
9 915 308
|
13 049 534
|
906 919
|
23 871 761
|
26 839 149
|
29 122 205
|
8 575 606
|
64 536 960
|
2035
|
17 635 090
|
16 844 592
|
8 158 199
|
42 637 881
|
10 197 192
|
13 636 172
|
954 984
|
24 788 348
|
27 832 282
|
30 480 764
|
9 113 183
|
67 426 229
|
2040
|
18 184 531
|
17 460 254
|
8 579 910
|
44 224 695
|
10 388 249
|
14 085 814
|
993 595
|
25 467 658
|
28 572 780
|
31 546 068
|
9 573 505
|
69 692 353
|
2045
|
18 560 652
|
17 901 546
|
8 922 680
|
45 384 878
|
10 483 699
|
14 388 683
|
1 021 856
|
25 894 238
|
29 044 351
|
32 290 229
|
9 944 536
|
71 279 116
|
2050
|
18 727 490
|
18 163 835
|
9 179 627
|
46 070 952
|
10 473 423
|
14 550 459
|
1 039 740
|
26 063 622
|
29 200 913
|
32 714 294
|
10 219 367
|
72 134 574
|
Límite inferior del intervalo de confianza para la población total
|
2010
|
12 302 145
|
12 477 485
|
5 543 501
|
30 323 131
|
7 386 146
|
9 714 094
|
648 257
|
17 748 497
|
19 688 291
|
22 191 579
|
6 191 758
|
48 071 628
|
2015
|
13 908 038
|
12 704 226
|
5 961 922
|
32 574 186
|
8 439 471
|
10 339 500
|
669 735
|
19 448 706
|
22 347 509
|
23 043 726
|
6 631 657
|
52 022 892
|
2020
|
14 363 651
|
13 585 871
|
6 340 572
|
34 290 094
|
8 816 058
|
11 281 112
|
774 660
|
20 871 830
|
23 179 709
|
24 866 983
|
7 115 232
|
55 161 924
|
2025
|
14 734 411
|
13 996 960
|
6 628 083
|
35 359 454
|
9 050 356
|
11 776 357
|
813 767
|
21 640 480
|
23 784 767
|
25 773 317
|
7 441 850
|
56 999 934
|
2030
|
14 633 612
|
14 034 090
|
6 787 767
|
35 455 469
|
8 992 662
|
11 965 093
|
834 743
|
21 792 498
|
23 626 274
|
25 999 183
|
7 622 510
|
57 247 967
|
2035
|
14 127 408
|
13 757 638
|
6 822 850
|
34 707 896
|
8 678 099
|
11 857 588
|
836 992
|
21 372 679
|
22 805 507
|
25 615 226
|
7 659 842
|
56 080 575
|
2040
|
13 364 431
|
13 228 150
|
6 736 372
|
33 328 953
|
8 190 180
|
11 495 573
|
821 315
|
20 507 068
|
21 554 611
|
24 723 723
|
7 557 687
|
53 836 021
|
2045
|
12 397 092
|
12 451 035
|
6 522 014
|
31 370 141
|
7 563 670
|
10 893 289
|
787 780
|
19 244 739
|
19 960 762
|
23 344 324
|
7 309 794
|
50 614 880
|
2050
|
11 245 600
|
11 452 871
|
6 178 997
|
28 877 468
|
6 810 946
|
10 072 830
|
737 734
|
17 621 510
|
18 056 546
|
21 525 701
|
6 916 731
|
46 498 978
|
Límite superior del intervalo de confianza para la población total
|
2010
|
12 328 292
|
12 501 811
|
5 553 071
|
30 383 174
|
7 391 583
|
9 720 605
|
648 666
|
17 760 854
|
19 719 875
|
22 222 416
|
6 201 737
|
48 144 028
|
2015
|
14 457 020
|
13 161 478
|
6 153 835
|
33 772 333
|
8 572 787
|
10 488 070
|
678 884
|
19 739 741
|
23 029 807
|
23 649 548
|
6 832 719
|
53 512 074
|
2020
|
15 855 004
|
14 896 587
|
6 898 088
|
37 649 679
|
9 232 519
|
11 771 031
|
807 322
|
21 810 872
|
25 087 523
|
26 667 618
|
7 705 410
|
59 460 551
|
2025
|
17 636 978
|
16 549 243
|
7 720 728
|
41 906 949
|
9 947 602
|
12 836 646
|
884 679
|
23 668 927
|
27 584 580
|
29 385 889
|
8 605 407
|
65 575 876
|
2030
|
19 373 956
|
18 203 923
|
8 582 704
|
46 160 583
|
10 594 798
|
13 866 887
|
962 077
|
25 423 762
|
29 968 754
|
32 070 810
|
9 544 781
|
71 584 345
|
2035
|
21 029 124
|
19 835 720
|
9 460 305
|
50 325 149
|
11 207 988
|
14 875 272
|
1 039 308
|
27 122 568
|
32 237 112
|
34 710 992
|
10 499 613
|
77 447 717
|
2040
|
22 602 134
|
21 411 886
|
10 331 384
|
54 345 404
|
11 783 321
|
15 822 889
|
1 112 546
|
28 718 756
|
34 385 455
|
37 234 775
|
11 443 930
|
83 064 160
|
2045
|
24 045 070
|
22 883 381
|
11 174 328
|
58 102 779
|
12 330 504
|
16 712 993
|
1 181 675
|
30 225 172
|
36 375 574
|
39 596 374
|
12 356 003
|
88 327 951
|
2050
|
25 324 826
|
24 246 099
|
11 985 382
|
61 556 307
|
12 836 817
|
17 547 301
|
1 246 484
|
31 630 602
|
38 161 643
|
41 793 400
|
13 231 866
|
93 186 909
|
Fuente: Cálculos propios con base en el ENOE 2012-2015 y García (2017) para las proyecciones de la población total.
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 |
Fuente: Cálculos propios con base en el ENOE 2012-2015 y García (2017) para las proyecciones de la población total. Close |
Tabla 2.
Población económicamente activa por tipo de inserción, sexo, hipótesis demográfica para la población total y situación ecónomica alta, 1995-2050.
|
|
Hombres
|
Mujeres
|
Total
|
|
Formal
|
Informal
|
Agrícola
|
Total
|
Formal
|
Informal
|
Agrícola
|
Total
|
Formal
|
Informal
|
Agrícola
|
Total
|
Población total mediana
|
1995
|
7 978 801
|
9 260 417
|
6 650 080
|
23 889 298
|
4 029 028
|
6 341 450
|
1 030 842
|
11 401 320
|
12 007 829
|
15 601 867
|
7 680 922
|
35 290 618
|
2000
|
10 481 246
|
9 739 467
|
5 804 740
|
26 025 453
|
5 623 779
|
6 721 623
|
779 395
|
13 124 797
|
16 105 025
|
16 461 090
|
6 584 135
|
39 150 250
|
2005
|
11 414 848
|
11 067 927
|
5 364 019
|
27 846 794
|
6 508 647
|
8 134 318
|
715 353
|
15 358 318
|
17 923 495
|
19 202 245
|
6 079 372
|
43 205 112
|
2010
|
12 313 012
|
12 487 622
|
5 547 501
|
30 348 135
|
7 388 410
|
9 716 820
|
648 429
|
17 753 659
|
19 701 422
|
22 204 442
|
6 195 930
|
48 101 794
|
2015
|
14 123 733
|
12 887 199
|
6 039 825
|
33 050 757
|
8 497 259
|
10 404 883
|
673 828
|
19 575 970
|
22 620 992
|
23 292 082
|
6 713 653
|
52 626 727
|
2020
|
17 412 567
|
11 717 874
|
6 337 458
|
35 467 899
|
10 798 875
|
9 775 132
|
770 470
|
21 344 477
|
28 211 442
|
21 493 006
|
7 107 928
|
56 812 376
|
2025
|
21 089 975
|
10 139 025
|
6 618 887
|
37 847 887
|
13 403 697
|
8 652 778
|
806 637
|
22 863 112
|
34 493 672
|
18 791 803
|
7 425 524
|
60 710 999
|
2030
|
24 424 773
|
8 412 660
|
6 976 870
|
39 814 303
|
15 890 007
|
7 331 097
|
840 516
|
24 061 620
|
40 314 780
|
15 743 757
|
7 817 386
|
63 875 923
|
2035
|
27 298 403
|
6 595 107
|
7 436 316
|
41 329 826
|
18 173 876
|
5 850 879
|
872 095
|
24 896 850
|
45 472 279
|
12 445 986
|
8 308 411
|
66 226 676
|
2040
|
29 635 601
|
4 722 088
|
8 002 334
|
42 360 023
|
20 245 760
|
4 260 337
|
899 662
|
25 405 759
|
49 881 361
|
8 982 425
|
8 901 996
|
67 765 782
|
2045
|
31 331 240
|
2 845 852
|
8 694 506
|
42 871 598
|
22 055 241
|
2 613 545
|
922 822
|
25 591 608
|
53 386 481
|
5 459 397
|
9 617 328
|
68 463 206
|
2050
|
32 194 627
|
1 017 920
|
9 559 671
|
42 772 218
|
23 501 648
|
960 868
|
942 602
|
25 405 118
|
55 696 275
|
1 978 788
|
10 502 273
|
68 177 336
|
Límite inferior del intervalo de confianza para la población total
|
2010
|
12 302 145
|
12 477 485
|
5 543 501
|
30 323 131
|
7 386 146
|
9 714 094
|
648 257
|
17 748 497
|
19 688 291
|
22 191 579
|
6 191 758
|
48 071 628
|
2015
|
13 908 038
|
12 704 226
|
5 961 922
|
32 574 186
|
8 439 471
|
10 339 500
|
669 735
|
19 448 706
|
22 347 509
|
23 043 726
|
6 631 657
|
52 022 892
|
2020
|
16 694 610
|
11 255 490
|
6 104 887
|
34 054 987
|
10 558 359
|
9 572 032
|
754 725
|
20 885 116
|
27 252 969
|
20 827 522
|
6 859 612
|
54 940 103
|
2025
|
19 377 387
|
9 355 870
|
6 145 821
|
34 879 078
|
12 739 609
|
8 259 390
|
770 588
|
21 769 587
|
32 116 996
|
17 615 260
|
6 916 409
|
56 648 665
|
>2030
|
21 144 543
|
7 354 521
|
6 174 788
|
34 673 852
|
14 431 771
|
6 727 619
|
773 148
|
21 932 538
|
35 576 314
|
14 082 140
|
6 947 936
|
56 606 390
|
2035
|
21 908 372
|
5 400 410
|
6 221 649
|
33 530 431
|
15 496 247
|
5 095 369
|
764 009
|
21 355 625
|
37 404 619
|
10 495 779
|
6 985 658
|
54 886 056
|
2040
|
21 820 416
|
3 587 486
|
6 289 366
|
31 697 268
|
15 987 892
|
3 480 549
|
744 038
|
20 212 479
|
37 808 308
|
7 068 035
|
7 033 404
|
51 909 747
|
2045
|
20 948 214
|
1 971 452
|
6 354 567
|
29 274 233
|
15 931 593
|
1 970 607
|
712 540
|
18 614 740
|
36 879 807
|
3 942 059
|
7 067 107
|
47 888 973
|
2050
|
19 315 528
|
605 206
|
6 399 002
|
26 319 736
|
15 298 870
|
638 014
|
669 786
|
16 606 670
|
34 614 398
|
1 243 220
|
7 068 788
|
42 926 406
|
Límite superior del intervalo de confianza para la población total
|
2010
|
12 328 292
|
12 501 811
|
5 553 071
|
30 383 174
|
7 391 583
|
>9 720 605
|
648 666
|
17 760 854
|
19 719 875
|
22 222 416
|
6 201 737
|
>48 144 028
|
2015
|
14 457 020
|
13 161 478
|
6 153 835
|
33 772 333
|
8 572 787
|
10 488 070
|
678 884
|
19 739 741
|
23 029 807
|
23 649 548
|
6 832 719
|
53 512 074
|
2020
|
18 426 782
|
12 337 579
|
6 640 437
|
37 404 798
|
11 055 955
|
9 986 363
|
786 586
|
21 828 904
|
29 482 737
|
22 323 942
|
7 427 023
|
59 233 702
|
2025
|
23 183 590
|
11 048 275
|
7 153 461
|
41 385 326
|
13 994 135
|
8 997 543
|
837 855
|
23 829 533
|
37 177 725
|
20 045 818
|
7 991 316
|
65 214 859
|
2030
|
27 960 183
|
9 514 980
|
7 795 601
|
45 270 764
|
16 973 360
|
7 786 122
|
891 468
|
25 650 950
|
44 933 543
|
17 301 102
|
8 687 069
|
70 921 714
|
2035
|
32 561 828
|
7 754 250
|
8 602 412
|
48 918 490
|
19 957 862
|
6 377 874
|
948 992
|
27 284 728
|
52 519 690
|
14 132 124
|
9 551 404
|
76 203 218
|
2040
|
36 869 088
|
5 787 590
|
9 610 466
|
52 267 144
|
22 923 051
|
4 782 866
|
1 007 642
|
28 713 559
|
59 792 139
|
10 570 456
|
10 618 108
|
80 980 703
|
2045
|
40 653 328
|
3 648 130
|
10 869 876
|
55 171 334
|
25 857 769
|
3 037 064
|
1 068 311
|
29 963 144
|
66 511 097
|
6 685 194
|
11 938 187
|
85 134 478
|
2050
|
43 629 076
|
1 384 009
|
12 487 279
|
57 500 364
|
28 669 929
|
1 167 924
|
1 132 404
|
30 970 257
|
72 299 005
|
2 551 933
|
13 619 683
|
88 470 621
|
Fuente: Cálculos propios con base en el ENOE 2012-2015 y García (2017) para las proyecciones de la población total.
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 |
Fuente: Cálculos propios con base en el ENOE 2012-2015 y García (2017) para las proyecciones de la población total. Close |
Tabla 3.
Población económicamente activa por tipo de inserción, sexo, hipótesis demográfica para la población total y recuperación ecónomica media, 1995-2050
|
|
Hombres
|
Mujeres
|
Total
|
|
Formal
|
Informal
|
Agrícola
|
Total
|
Formal
|
Informal
|
Agrícola
|
Total
|
Formal
|
Informal
|
Agrícola
|
Total
|
Población total mediana
|
1995
|
7 978 801
|
9 260 417
|
>6 650 080
|
23 889 298
|
4 029 028
|
6 341 450
|
1 030 842
|
11 401 320
|
12 007 829
|
15 601 867
|
7 680 922
|
35 290 618
|
2000
|
10 481 246
|
9 739 467
|
5 804 740
|
26 025 453
|
5 623 779
|
6 721 623
|
779 395
|
13 124 797
|
16 105 025
|
16 461 090
|
6 584 135
|
39 150 250
|
2005
|
11 414 848
|
11 067 927
|
5 364 019
|
27 846 794
|
6 508 647
|
8 134 318
|
715 353
|
15 358 318
|
17 923 495
|
19 202 245
|
6 079 372
|
43 205 112
|
2010
|
12 313 012
|
12 487 622
|
5 547 501
|
30 348 135
|
7 388 410
|
9 716 820
|
648 429
|
17 753 659
|
19 701 422
|
22 204 442
|
6 195 930
|
48 101 794
|
2015
|
14 123 733
|
12 887 199
|
6 039 825
|
33 050 757
|
8 497 259
|
10 404 883
|
673 828
|
19 575 970
|
22 620 992
|
23 292 082
|
6 713 653
|
52 626 727
|
2020
|
16 235 101
|
12 859 620
|
6 418 889
|
35 513 610
|
9 920 912
|
10 609 784
|
776 398
|
21 307 094
|
26 156 013
|
23 469 404
|
7 195 287
|
56 820 704
|
2025
|
18 750 459
|
12 475 992
|
6 779 296
|
38 005 747
|
11 531 240
|
10 417 264
|
821 661
|
22 770 165
|
30 281 699
|
22 893 256
|
7 600 957
|
60 775 912
|
2030
|
21 115 708
|
11 905 239
|
7 135 176
|
40 156 123
|
13 062 292
|
10 048 611
|
862 262
|
23 973 165
|
34 178 000
|
21 953 850
|
7 997 438
|
64 129 288
|
2035
|
23 282 345
|
11 182 310
|
7 481 435
|
41 946 090
|
14 479 799
|
9 517 716
|
896 815
|
24 894 330
|
37 762 144
|
20 700 026
|
8 378 250
|
66 840 420
|
2040
|
25 223 892
|
10 313 462
|
7 795 386
|
43 332 740
|
15 784 890
|
8 841 371
|
923 072
|
25 549 333
|
41 008 782
|
19 154 833
|
8 718 458
|
68 882 073
|
2045
|
26 889 490
|
9 322 800
|
8 067 511
|
44 279 801
|
16 944 975
|
8 044 729
|
940 377
|
25 930 081
|
43 834 465
|
17 367 529
|
9 007 888
|
70 209 882
|
2050
|
28 181 224
|
8 244 922
|
8 298 691
|
44 724 837
|
17 902 254
|
7 158 955
|
949 211
|
26 010 420
|
46 083 478
|
15 403 877
|
9 247 902
|
70 735 257
|
Límite inferior del intervalo de confianza para la población total
|
2010
|
12 302 145
|
12 477 485
|
5 543 501
|
30 323 131
|
7 386 146
|
9 714 094
|
648 257
|
17 748 497
|
19 688 291
|
22 191 579
|
6 191 758
|
48 071 628
|
2015
|
13 908 038
|
12 704 226
|
5 961 922
|
32 574 186
|
8 439 471
|
10 339 500
|
669 735
|
19 448 706
|
22 347 509
|
23 043 726
|
6 631 657
|
52 022 892
|
2020
|
15 565 013
|
12 350 928
|
6 182 925
|
34 098 866
|
9 699 425
|
10 388 885
|
760 549
|
20 848 859
|
25 264 438
|
22 739 813
|
6 943 474
|
54 947 725
|
2025
|
17 223 529
|
11 508 540
|
6 294 303
|
35 026 372
|
10 956 897
|
9 941 855
|
785 038
|
21 683 790
|
28 180 426
|
21 450 395
|
7 079 341
|
56 710 162
|
2030
|
18 267 581
|
10 399 899
|
6 314 854
|
34 982 334
|
11 854 751
|
9 217 230
|
793 350
|
21 865 331
|
30 122 332
|
19 617 129
|
7 108 204
|
56 847 665
|
2035
|
18 666 523
|
9 147 871
|
6 262 278
|
34 076 672
|
12 332 515
|
8 284 149
|
785 913
|
21 402 577
|
30 999 038
|
17 432 020
|
7 048 191
|
55 479 249
|
2040
|
18 557 191
|
7 841 042
|
6 138 948
|
32 537 181
|
12 450 462
|
7 227 081
|
763 525
|
20 441 068
|
31 007 653
|
15 068 123
|
6 902 473
|
52 978 249
|
2045
|
17 982 528
|
6 519 250
|
5 930 828
|
30 432 606
|
12 226 819
|
6 103 062
|
726 199
|
19 056 080
|
30 209 347
|
12 622 312
|
6 657 027
|
49 488 686
|
2050
|
16 943 863
|
5 231 639
|
5 630 858
|
27 806 360
|
11 642 490
|
4 964 624
|
675 130
|
17 282 244
|
28 586 353
|
10 196 263
|
6 305 988
|
45 088 604
|
Límite superior del intervalo de confianza para la población total
|
2010
|
12 328 292
|
12 501 811
|
5 553 071
|
30 383 174
|
7 391 583
|
9 720 605
|
648 666
|
17 760 854
|
19 719 875
|
22 222 416
|
6 201 737
|
48 144 028
|
2015
|
14 457 020
|
13 161 478
|
6 153 835
|
33 772 333
|
8 572 787
|
10 488 070
|
678 884
|
19 739 741
|
23 029 807
|
23 649 548
|
6 832 719
|
53 512 074
|
2020
|
17 180 980
|
13 542 550
|
6 727 189
|
37 450 719
|
10 157 146
|
10 839 484
|
792 650
|
21 789 280
|
27 338 126
|
24 382 034
|
7 519 839
|
59 239 999
|
2025
|
20 612 975
|
13 601 932
|
7 330 840
|
41 545 747
|
12 039 721
|
10 833 443
|
853 460
|
23 726 624
|
32 652 696
|
24 435 375
|
8 184 300
|
65 272 371
|
2030
|
24 173 403
|
13 474 724
|
7 978 821
|
45 626 948
|
13 955 350
|
10 673 992
|
914 449
|
25 543 791
|
38 128 753
|
24 148 716
|
8 893 270
|
71 170 739
|
2035
|
27 767 118
|
13 153 005
|
8 660 553
|
49 580 676
|
15 908 162
|
10 376 187
|
975 590
|
27 259 939
|
43 675 280
|
23 529 192
|
9 636 143
|
76 840 615
|
2040
|
31 361 709
|
12 629 661
|
9 362 155
|
53 353 525
|
17 887 970
|
9 923 565
|
1 033 121
|
28 844 656
|
49 249 679
|
22 553 226
|
10 395 276
|
82 198 181
|
2045
|
34 850 628
|
11 899 688
|
10 070 641
|
56 820 957
|
19 897 248
|
9 334 949
|
1 087 120
|
30 319 317
|
54 747 876
|
21 234 637
|
11 157 761
|
87 140 274
|
2050
|
38 127 230
|
10 990 190
|
10 796 576
|
59 913 996
|
21 890 081
|
8 623 686
|
1 137 777
|
31 651 544
|
60 017 311
|
19 613 876
|
11 934 353
|
91 565 540
|
Fuente: Cálculos propios con base en el ENOE 2012-2015 y García (2017) para las proyecciones de la población total.
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 |
Fuente: Cálculos propios con base en el ENOE 2012-2015 y García (2017) para las proyecciones de la población total. Close |
Tabla 4.
Esperanzas de vida en la formalidad para un joven de 15 años de edad en 2015, 2030 o 2050 por sexo e hipótesis de supervivencia futura y de crecimiento económico
|
Año y situación incial
|
Economía reciente y supervivencia:
|
Recuperación económica alta y supervivencia:
|
Recuperación económica media y supervivencia:
|
|
Mediana
|
Inferior
|
Superior
|
Mediana
|
Inferior
|
Superior
|
Mediana
|
Inferior
|
Superior
|
Hombres
|
2015
|
Formal
|
18.7
|
18.4
|
18.9
|
29.8
|
29.3
|
30.2
|
25.8
|
25.3
|
26.2
|
Informal
|
18.3
|
18.0
|
18.6
|
29.5
|
28.9
|
29.9
|
25.4
|
25.0
|
25.8
|
Agrícola
|
18.3
|
18.0
|
18.6
|
29.4
|
28.9
|
29.8 |
25.4
|
24.9
|
25.8
|
Inactivo
|
18.3
|
18.0
|
18.6
|
29.4
|
28.9
|
29.8
|
25.4
|
24.9
|
25.8
|
Total
|
61.4
|
59.4
|
63.1
|
61.4
|
59.4
|
63.1
|
61.4
|
59.4
|
63.1
|
2030
|
Formal
|
18.8
|
18.4
|
19.1
|
32.0
|
31.4
|
32.5
|
27.8
|
27.2
|
28.2
|
Informal
|
18.5
|
18.1
|
18.7
|
31.6
|
31.1
|
32.1
|
27.4
|
26.9
|
27.8
|
Agrícola
|
18.4
|
18.1
|
18.7
|
31.6
|
31.0
|
32.0
|
27.4
|
26.8
|
27.8
|
Inactivo
|
18.4
|
18.1
|
18.7
|
31.6
|
31.0
|
32.0
|
27.4
|
26.8
|
27.8
|
Total
|
61.8
|
59.7
|
63.6
|
61.8
|
59.7
|
63.6
|
61.8
|
59.7
|
63.6
|
2050
|
Formal
|
18.8
|
18.5
|
19.1
|
31.8
|
31.2
|
32.3
|
28.3
|
27.7
|
28.7
|
Informal
|
18.5
|
18.1
|
18.8
|
31.4
|
30.8
|
31.9
|
27.9
|
27.3
|
28.3
|
Agrícola
|
18.5
|
18.1
|
18.8
|
31.2
|
30.6
|
31.7
|
27.8
|
27.3
|
28.2
|
Inactivo
|
18.5
|
18.1
|
18.8
|
31.2
|
30.6
|
31.7
|
27.8
|
27.3
|
28.2
|
Total
|
61.9
|
59.9
|
63.7
|
61.9
|
59.9
|
63.7
|
61.9
|
59.9
|
63.7
|
Mujeres
|
2015
|
Formal
|
10.6
|
10.5
|
10.6
|
20.5
|
20.3
|
20.6
|
15.9
|
15.8
|
16.0
|
Informal
|
10.2
|
10.1
|
10.3
|
20.1
|
19.9
|
20.3
|
15.6
|
15.4
|
15.7
|
Agrícola
|
10.2
|
10.1
|
10.3
|
20.1
|
19.9
|
20.3
|
15.6
|
15.4
|
15.7
|
Inactivo
|
10.2
|
10.1
|
10.3
|
20.1
|
19.9
|
20.2
|
15.6
|
15.4
|
15.7
|
Total
|
66.2
|
64.3
|
67.7
|
66.2
|
64.3
|
67.7
|
66.2
|
64.3
|
67.7
|
2030
|
Formal
|
10.6
|
10.5
|
10.7
|
23.3
|
23.0
|
23.4
|
17.6
|
17.5
|
17.7
|
Informal
|
10.3
|
10.2
|
10.3
|
22.9
|
22.7
|
23.0
|
17.3
|
17.1
|
17.4
|
Agrícola
|
10.3
|
10.2
|
10.3
|
22.9
|
22.6
|
23.0
|
17.3
|
17.1
|
17.4
|
Inactivo
|
10.2
|
10.1
|
10.3
|
22.9
|
22.6
|
23.0
|
17.3
|
17.1
|
17.4
|
Total
|
66.4
|
64.5
|
67.9
|
66.4
|
64.5
|
67.9
|
66.4
|
64.5
|
67.9
|
2050
|
Formal
|
10.6
|
10.5
|
10.7
|
23.5
|
23.3
|
23.7
|
18.0
|
17.8
|
18.1
|
Informal
|
10.3
|
10.2
|
10.3
|
23.1
|
22.9
|
23.3
|
17.6
|
17.5
|
17.7
|
Agrícola
|
10.3
|
10.2
|
10.3
|
23.1
|
22.9
|
23.2
|
17.6
|
17.4
|
17.7
|
Inactivo
|
10.3
|
10.2
|
10.3
|
23.1
|
22.8
|
23.2
|
17.6
|
17.4
|
17.7
|
Total
|
66.5
|
64.6
|
68.0
|
66.5
|
64.6
|
68.0
|
66.5
|
64.6
|
68.0
|
Fuente: Cálculos propios con base en el ENOE 2012-2015 y García (2016) para las proyecciones de la supervivencia.
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 |
Fuente: Cálculos propios con base en el ENOE 2012-2015 y García (2016) para las proyecciones de la supervivencia. Close |
Tabla 5.
Esperanzas de vida en la formalidad para un joven de 20 años de edad en 2015, 2030 o 2050 por sexo e hipótesis de supervivencia futura y de crecimiento económico.
|
Año y situación incial
|
Economía reciente y supervivencia:
|
Recuperación económica alta y supervivencia:
|
Recuperación económica media y supervivencia:
|
|
Mediana
|
Inferior
|
Superior
|
Mediana
|
Inferior
|
Superior
|
Mediana
|
Inferior
|
Superior
|
Hombres
|
2015
|
Formal
|
18.5
|
18.2
|
18.8
|
28.9
|
28.4
|
29.3
|
25.2
|
24.7
|
25.5
|
Informal
|
18.0
|
17.7
|
18.2
|
28.4
|
27.9
|
28.8
|
24.6
|
24.2
|
25.0
|
Agrícola
|
17.7
|
17.4
|
18.0
|
28.1
|
27.6
|
28.5
|
24.4
|
23.9
|
24.7
|
Inactivo
|
17.9
|
17.6
|
18.1
|
28.2
|
27.7
|
28.6
|
24.5
|
24.1
|
24.9
|
Total
|
56.6
|
54.7
|
58.3
|
56.6
|
54.7
|
58.3
|
56.6
|
54.7
|
58.3
|
2030
|
Formal
|
18.6
|
18.3
|
18.9
|
31.6
|
31.1
|
32.1
|
27.4
|
26.9
|
27.8
|
Informal
|
18.1
|
17.7
|
18.3
|
31.1
|
30.6
|
31.6
|
26.8
|
26.3
|
27.2
|
Agrícola
|
17.8
|
17.5
|
18.1
|
30.5
|
29.9
|
30.9
|
26.4
|
25.9
|
26.8
|
Inactivo
|
18.0
|
17.6
|
18.2
|
30.7
|
30.1
|
31.1
|
26.6
|
26.1
|
27.0
|
Total
|
57.0
|
55.0
|
58.7
|
57.0
|
55.0
|
58.7
|
57.0
|
55.0
|
58.7
|
2050
|
Formal
|
18.6
|
18.3
|
18.9
|
32.3
|
31.8
|
32.8
|
28.1
|
27.6
|
28.5
|
Informal
|
18.1
|
17.8
|
18.4
|
31.9
|
31.3
|
32.3
|
27.6
|
27.1
|
28.0
|
Agrícola
|
17.9
|
17.5
|
18.1
|
30.6
|
30.1
|
31.1
|
27.0
|
26.5
|
27.4
|
Inactivo
|
18.0
|
17.7
|
18.3
|
30.9
|
30.3
|
31.3
|
27.2
|
26.7
|
27.6
|
Total
|
57.1
|
55.1
|
58.8
|
57.1
|
55.1
|
58.8
|
57.1
|
55.1
|
58.8
|
Mujeres
|
2015
|
Formal
|
10.5
|
10.4
|
10.6
|
19.9
|
19.7
|
20.0
|
15.6
|
15.4
|
15.7
|
Informal
|
10.0
|
9.9
|
10.1
|
19.3
|
19.1
|
19.5
|
15.0
|
14.9
|
15.1
|
Agrícola
|
9.9
|
9.8
|
10.0
|
19.2
|
19.0
|
19.3
|
14.9
|
14.8
|
15.0
|
Inactivo
|
9.9
|
9.8
|
10.0
|
19.2
|
19.0
|
19.3
|
14.9
|
14.8
|
15.0
|
Total
|
61.3
|
59.5
|
62.8
|
61.3
|
59.5
|
62.8
|
61.3
|
59.5
|
62.8
|
2030
|
Formal
|
10.6
|
10.5
|
10.6
|
23.1
|
22.9
|
23.2
|
17.5
|
17.3
|
17.6
|
Informal
|
10.0
|
9.9
|
10.1
|
22.5
|
22.3
|
22.7
|
16.9
|
16.8
|
17.0
|
Agrícola
|
9.9
|
9.8
|
10.0
|
22.3
|
22.1
|
22.4
|
16.8
|
16.6
|
16.9
|
Inactivo
|
9.9
|
9.9
|
10.0
|
22.3
|
22.1
|
22.4
|
16.8
|
16.6
|
16.9
|
Total
|
61.5
|
59.7
|
63.0
|
61.5
|
59.7
|
63.0
|
61.5
|
59.7
|
63.0
|
2050
|
Formal
|
10.6
|
10.5
|
10.6
|
24.0
|
23.8
|
24.1
|
18.1
|
17.9
|
18.2
|
Informal
|
10.0
|
9.9
|
10.1
|
23.4
|
23.2
|
23.5
|
17.5
|
17.4
|
17.6
|
Agrícola
|
9.9
|
9.8
|
10.0
|
22.9
|
22.7
|
23.0
|
17.3
|
17.1
|
17.4
|
Inactivo
|
10.0
|
9.9
|
10.0
|
22.9
|
22.7
|
23.0
|
17.3
|
17.1
|
17.4
|
Total
|
61.5
|
59.7
|
63.0
|
61.5
|
59.7
|
63.0
|
61.5
|
59.7
|
63.0
|
Fuente: Cálculos propios con base en el ENOE 2012-2015 y García (2016) para las proyecciones de la supervivencia.
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 |
Fuente: Cálculos propios con base en el ENOE 2012-2015 y García (2016) para las proyecciones de la supervivencia. Close |
Tabla 6
Esperanzas de vida en la formalidad para un joven de 25 años de edad en 2015, 2030 o 2050 por sexo e hipótesis de supervivencia futura y de crecimiento económico.
|
Año y situación incial
|
Economía reciente y supervivencia:
|
Recuperación económica alta y supervivencia:
|
Recuperación económica media y supervivencia:
|
|
Mediana
|
Inferior
|
Superior
|
Mediana
|
Inferior
|
Superior
|
Mediana
|
Inferior
|
Superior
|
Hombres
|
2015
|
Formal
|
17.1
|
16.8
|
17.3
|
26.5
|
26.1
|
26.9
|
23.2
|
22.8
|
23.5
|
Informal
|
16.4
|
16.1
|
16.7
|
25.9
|
25.5
|
26.3
|
22.6
|
22.1
|
22.9
|
Agrícola
|
16.0
|
15.7
|
16.3
|
25.3
|
24.8
|
25.7
|
22.0
|
21.6
|
22.4
|
Inactivo
|
16.3
|
16.1
|
16.6
|
25.8
|
25.3
|
26.2
|
22.5
|
22.0
|
22.8
|
Total
|
52.0
|
50.2
|
53.7
|
52.0
|
50.2
|
53.7
|
52.0
|
50.2
|
53.7
|
2030
|
Formal
|
17.2
|
16.9
|
17.4
|
29.1
|
28.6
|
29.5
|
25.2
|
24.7
|
25.6
|
Informal
|
16.5
|
16.2
|
16.8
|
28.6
|
28.1
|
29.0
|
24.6
|
24.2
|
25.0
|
Agrícola
|
16.1
|
15.8
|
16.4
|
27.3
|
26.8
|
27.7
|
23.9
|
23.4
|
24.2
|
Inactivo
|
16.4
|
16.1
|
16.7
|
28.4
|
27.9
|
28.8
|
24.5
|
24.1
|
24.9
|
Total
|
52.4
|
50.4
|
54.0
|
52.4
|
50.4
|
54.0
|
52.4
|
50.4
|
54.0
|
2050
|
Formal
|
17.2
|
16.9
|
17.4
|
29.9
|
29.4
|
30.3
|
25.9
|
25.4
|
26.2
|
Informal
|
16.5
|
16.2
|
16.8
|
29.5
|
29.0
|
29.9
|
25.3
|
24.9
|
25.7
|
Agrícola
|
16.1
|
15.8
|
16.4
|
27.6
|
27.1
|
28.0
|
24.4
|
23.9
|
24.7
|
Inactivo
|
16.4
|
16.1
|
16.7
|
29.3
|
28.8
|
29.7
|
25.2
|
24.7
|
25.6
|
Total
|
52.4
|
50.5
|
54.1
|
52.4
|
50.5
|
54.1
|
52.4
|
50.5
|
54.1
|
Mujeres
|
2015
|
Formal
|
9.8
|
9.7
|
9.9
|
18.3
|
18.1
|
18.4
|
14.4
|
14.3
|
14.5
|
Informal
|
>9.0
|
8.9
|
9.1
|
17.6
|
17.4
|
17.7
|
13.6
|
13.5
|
13.7
|
Agrícola
|
8.8
|
8.7
|
8.9
|
17.3
|
17.1
|
17.4
|
13.4
|
13.3
|
13.5
|
Inactivo
|
8.9
|
8.8
|
8.9
|
17.4
|
17.2
|
17.5
|
13.5
|
13.3
|
13.5
|
Total
|
56.4
|
54.6
|
57.9
|
56.4
|
54.6
|
57.9
|
56.4
|
54.6
|
57.9
|
2030
|
Formal
|
9.8
|
9.7
|
9.9
|
21.4
|
21.2
|
21.5
|
16.2
|
16.0
|
16.3
|
Informal
|
9.0
|
8.9
|
9.1
|
20.7
|
20.5
|
20.8
|
15.5
|
15.3
|
15.5
|
Agrícola
|
8.8
|
8.8
|
8.9
|
20.3
|
20.1
|
20.4
|
15.1
|
15.0
|
15.2
|
Inactivo
|
8.9
|
8.8
|
8.9
|
20.5
|
20.3
|
20.6
|
15.2
|
15.1
|
15.3
|
Total
|
56.6
|
54.8
|
58.0
|
56.6
|
54.8
|
58.0
|
56.6
|
54.8
|
58.0
|
2050
|
Formal
|
9.8
|
9.7
|
9.9
|
22.4
|
22.2
|
22.5
|
16.8
|
16.6
|
16.8
|
Informal
|
9.0
|
9.0
|
9.1
|
21.7
|
21.6
|
21.9
|
16.1
|
15.9
|
16.2
|
Agrícola
|
8.8
|
8.8
|
8.9
|
21.1
|
21.0
|
21.3
|
15.7
|
15.5
|
15.8
|
Inactivo
|
8.9
|
8.8
|
8.9
|
21.4
|
21.2
|
21.5
|
15.8
|
15.7
|
15.9
|
Total
|
56.6
|
54.8
|
58.0
|
56.6
|
54.8
|
58.0
|
56.6
|
54.8
|
58.0
|
Fuente: Cálculos propios con base en el ENOE 2012-2015 y García (2016) para las proyecciones de la supervivencia.
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 |
Fuente: Cálculos propios con base en el ENOE 2012-2015 y García (2016) para las proyecciones de la supervivencia. Close |
Tabla A. 1.
Porcentaje de las observaciones considerado en la suavización de las tasas de movilidad por edad, según origen, destino y sexo, 2012-2015
|
|
Origen
|
Destino
|
Formal
|
Informal o desocupado (a)
|
Agrícola
|
No activo (a)
|
Hombres
|
Formal
|
|
20
|
15
|
Informal o desocupado
|
15
|
|
25
|
15
|
Agrícola
|
20
|
15
|
|
15
|
No activo
|
15
|
15
|
15
|
|
Mujeres
|
Formal
|
|
20
|
20
|
15
|
Informal o desocupada
|
20
|
|
25
|
20
|
Agrícola
|
20
|
20
|
|
20
|
No activa
|
15
|
15
|
20
|
|
Fuente: Cálculos propios con base en el ENOE 2012-2015 y García (2017) para las proyecciones de la supervivencia..
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 |
Fuente: Cálculos propios con base en el ENOE 2012-2015 y García (2017) para las proyecciones de la supervivencia. Close |
REFERENCIAS
Gantmacher, F. R. (1959). The theory of matrices. Chelsea, New York.
García, V. M. (2017). “Un análisis de las proyecciones probabilísticas de México”, Acta Universitaria, 27(NE-1), ## - ##.
Guzmán, J. M., & Hakker, R. (2002). “Domesticar la incertidumbre. Análisis de insumos y resultados de las proyecciones nacionales de México” (en) Brígida García (Coord.). Población y sociedad al inicio del siglo XXI. México: El Colegio de México 75-109.
Hernández, L. E. (2004). Desarrollo demográfico y económico en México (1970-2000-2030). Consejo Nacional de Población, México.
Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (INEGI). (2007). Como se hace la ENOE. Métodos y procedimientos. Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática, Aguascalientes, México.
Nour, E., & Suychindran, C. M. (1984). “The construction of multi-states life tables: comments on the article by Willekens et al”, Population Studies, 38. 325-328.
Partida, V. (1996). Tabla de vida activa. México: El Colegio de México.
Statistical Software Package (Stata). (2003). STATA release 8. Graphics. Stata Press, College Station, Texas.
Tokman, V. (2004). Una voz en el camino. Empleo y equidad en América Latina: 40 años de búsqueda. México: Fondo de Cultura Económica.
ANEXO
Formación de las categorías de empleo
Se inició con la separación de la población en económicamente activa (PEA) ocupada y desocupada y no económicamente activa (PNEA). Para ello, se utilizó la variable recodificada clase2 de la ENOE, cuyas categorías son:
1. Población ocupada
2. Población desocupada
3. Disponibles
4. No disponibles
Los códigos 3 y 4 corresponden a los no activos. Para la población ocupada, en la variable recodificada ambito1 se retuvo la separación en sector agrícola (código 1) y no agrícola (código 2).
Para desagregar a la PEA ocupada no agrícola en formal e informal, se usó una combinación de micro negocios, goce de seguridad social y práctica contable. En realidad, se configuró el conjunto del empleo formal y se tomó al resto de la PEA ocupada como informal. Primero se identificó el tamaño del establecimiento, siguiendo la propuesta de Tokman (2004): formal con 6 o más trabajadores e informal con 5 o menos. Y después incorporamos el criterio de la práctica contable: si los gastos de la empresa se separan de los gastos de los hogares se considera que el establecimiento es parte del sector formal; en caso contrario, lo es del informal.
Una vez separada la PEA ocupada del resto de la población, se usó el trabajo principal y el tamaño del establecimiento. Se integró el empleo formal con las preguntas p3a, p3b, p3d, p6_1, p6_2, p6_4, p6_5 y p6_6, y las recodificadas p3g_tot y segsoc:
1. Patrones en establecimientos con 6 trabajadores o más (p3a = 2 o p3b = 1 y p3d = 1 y p3g_tot ≥ 6)
2. Trabajadores por cuenta propia profesionales o técnicos (p3a = 2 o p3b = 1 y p3d ≠ 1)
3. Trabajador a destajo, comisión o porcentaje con seguridad social (p6_1 = 1 o p6_2 = 2 o p6_4 = 4 o p6_5 = 5 o p6_6 = 6 y segsoc = 1,2,3)
4. Asalariado en establecimientos con 6 trabajadores o más (p3a ≠ 2 o p3b ≠ 1 y p3q ≥ 3)
Finalmente, para incorporar la práctica contable y su reporte a la autoridad hacendaria, se retiró del empleo formal —clasificado de acuerdo a los criterios de arriba— a quienes en la variable recodificada tue2 se les asignó el código 5 (sector informal de acuerdo con INEGI, 2007). Asimismo, se consideraron como informales a quienes se dedican al trabajo doméstico remunerado (tue2 = 6)19.