ISSN electrónico: 2448-7147 /10.22185/24487147.2026.121.11

Artículos

Trabajo del hogar remunerado y pobreza: un análisis entre entidades federativas en México

Paid housework and poverty: an analysis among Mexican states

Alejandra Mariel Vergara-Herrera*

Omar Neme-Castillo*

*Instituto Politécnico Nacional, México

Resumen

El trabajo del hogar remunerado se caracteriza por ingresos salariales bajos e inestables y por condiciones precarias que acercan a las personas trabajadoras del hogar a situaciones de pobreza. El documento busca demostrar que el trabajo del hogar remunerado es determinante de la pobreza a nivel estatal durante 2008-2018. Dada la estructura de los datos se emplea una metodología de panel dinámico sys-GMM. Los resultados muestran que el trabajo del hogar remunerado contribuye a reducir la pobreza agregada y moderada, pero tiende a incrementar la pobreza, de carácter extremo y por vulnerabilidades. También sugieren la idea de un mercado de trabajo del hogar remunerado segmentado con ingresos y condiciones laborales diferenciadas. Para la mayoría de entidades este patrón se mantiene, identificándose cuatro grupos donde este trabajo actúa ya sea como mecanismo generador de pobreza; como alternativa de ingresos para combatirla; como vía para reducir la pobreza extrema y por vulnerabilidades al tiempo que aumenta la pobreza total y moderada; y como una forma de combate de la pobreza moderada pero generador de pobreza extrema.

Palabras clave: Trabajo del hogar remunerado, pobreza, pobreza extrema, pobreza moderada.

Abstract

Paid domestic work is characterized by low and unstable wages and precarious conditions that push domestic workers closer to situations of poverty. The aim of the paper is to demonstrate that paid domestic work is a determinant of poverty at the state level over the period 2008-2018. Given the structure of the data, a sys-GMM dynamic panel methodology is used. The results show that paid domestic work contributes to reduce aggregate and moderate poverty, but tends to increase poverty, of an extreme nature and due to vulnerabilities. The evidence also suggests the idea of a segmented paid domestic labour market with differentiated income and working conditions. It is observed that for most entities this pattern is maintained, identifying four groups where paid domestic work acts as a mechanism that generates poverty; as an income alternative to combat it; as a way to reduce extreme poverty and vulnerabilities while increasing total and moderate poverty; and as a way to combat moderate poverty, but a generator of extreme poverty.

Keywords: Paid domestic work, poverty, extreme poverty, moderate poverty.

Recibido: 20/10/2020

Aceptado: 15/04/2025

Introducción

El trabajo del hogar, como forma de organización social del trabajo reproductivo, es un tema que ha ganado interés desde el enfoque político y académico dado que es la base del sistema económico. Desde el enfoque tradicional de la economía, el trabajo del hogar no se considera como productivo ya que no se reconoce como generador de valor agregado para los empleadores, sin embargo, se acepta como una actividad indispensable para el mantenimiento de la vida humana, pues brinda cuidado, educación y bienestar a la población (STPS, 2016).

No obstante, en 2019 se modificó en México la Ley federal del Trabajo y en el capítulo XIII se reconocen los derechos de las personas trabajadoras del hogar, así como las obligaciones de los empleadores para garantizar condiciones de trabajo digno. En esta línea, el sistema de protección social para el trabajo del hogar remunerado muestra una incipiente configuración jurídica. En particular, pasando de una cobertura voluntaria, a una etapa piloto y, finalmente, a un esquema de incorporación obligatoria para las personas trabajadoras del hogar (PTH). En el primer caso, el trabajo del hogar se caracteriza como no asimilado a la categoría de trabajo asalariado, con contribuciones no diferenciadas, a tiempo completo (monopatrono), y sin la regulación de una jornada laboral máxima. En el nuevo esquema, con vigencia desde 2023, se considera la obligatoriedad del contrato laboral escrito y la fijación de un salario mínimo para la persona trabajadora del hogar (OIT, 2016). Además, para quienes trabajan desde 20 días al mes, incorpora otros elementos fundamentales para la protección social como la atención médica, incapacidades y riesgos de trabajo, guarderías, pensión, créditos para vivienda, así como cobertura para la familia de la PTH.

A pesar de esto, persiste un déficit histórico y estructural de protección al regularse sólo de manera reciente y a través de medidas y programas públicos desarticulados y con limitados recursos. En particular, esta situación tiende a distorsionar las opciones de las PTH remuneradas para acceder a alternativas de ingreso estables y formales para enfrentar distintas carencias sociales. Al respecto, García (2019) establece que en los hogares más pobres la carga de trabajo es mayor al compararla con otros estratos de ingreso, y que un tercio de hogares son consistentemente pobres, pues su ingreso es bajo y no tienen tiempo adicional para dedicarlo a obtener otros ingresos laborales.

No obstante estos avances jurídicos pro-derechos de las PTH, de acuerdo con Bautista (2012), en la práctica y culturalmente, el Trabajo del Hogar Remunerado (THR) enfrenta la falta de reconocimiento como trabajo formal lo que atenta contra el ejercicio de derechos humanos establecidos en las leyes; los trabajadores, principalmente mujeres, lo aceptan como medio de subsistencia debido a distintos problemas contextuales y por el papel asignado dentro de la familia como proveedores que implica pobreza de tiempo.

En general, la situación del THR puede sintetizarse en discriminación, por fuerte presencia femenina, asociada a la segregación laboral horizontal; bajo nivel educativo (COPRED, 2017), con grado máximo de educación secundaria (INMUJERES, 2018); infravaloración, que articula dinámicas para desempeñarse en la informalidad sin protección del marco legal por carencia de contratos escritos; necesidad económica y falta de opciones laborales (CONAPRED, 2014); trabajo multifacético (limpiar, cuidar, lavar, planchar, cocinar, etc.); alto contenido indígena (70 por ciento de ascendencia indígena); carencia de prestaciones laborales (INEGI, 2019), solo 37 por ciento contó con alguna prestación social —atención médica, pensiones— por enfermedad y por maternidad, y ausencia de prestaciones de desempleo, familiares o por accidentes laborales (OIT, 2016); bajas remuneraciones (COPRED, 2017); repercusiones en la salud como fatiga, estrés, salud psicológica, falta de equilibrio entre trabajo y vida familiar; accidentes laborales (COPRED, 2017), entre otras.

Esto se refleja en un efecto de segregación del trabajo del hogar asociado con un sesgo de reconocimiento con percepciones reducidas e inestables generalmente bajo condiciones precarias que lleva a las PTH a enfrentar situaciones de pobreza. Tokman (2010) señala que los ingresos de los trabajadores del hogar están entre los más bajos de todas las ocupaciones, y para el caso de México equivalen alrededor de un tercio del ingreso promedio en zonas urbanas, lo que los acerca a la pobreza.

Lo anterior puede explicarse por la percepción social respecto a que este trabajo contribuye con bajo valor económico, lo que se asocia con los argumentos de Anker (1998). Para Barberá, Dema, Estellés y Devece (2011) las desigualdades en la remuneración y en el acceso a las oportunidades laborales expresan diferencias en la calificación y en la capacidad productiva del trabajador, pero también reflejan prejuicios en contra de estos colectivos. En este sentido, Smith (2011) evidencia que los trabajadores del hogar están expuestos a condiciones de riesgo e insalubridad.

En México, el trabajo del hogar en general ha sido desempeñado por mujeres puesto que, en el imaginario colectivo, es el deber de la mujer encargarse de actividades de limpieza, cuidado, asistencia, entre otras. Esto responde a la estructura social mexicana con una clara división entre espacios femeninos y masculinos, enraizándose la creencia que la responsabilidad del hombre es mantener a la familia, mientras que la mujer debe dedicarse al trabajo doméstico y a la crianza de los hijos (Fraga, 2018).

Esta idea prevalece aún al considerar el THR, puesto que poco más de 95 por ciento de las PTH remuneradas, formales e informales, son de género femenino (INEGI, 2019). En particular, para las mujeres más pobres es más difícil insertarse en el mercado de trabajo, puesto que disponen de menores oportunidades de capacitación y son responsables del cuidado del hogar, menores de edad y personas dependientes (OEA, 2011). Por tanto, la exposición y riesgo de caer y permanecer en situación de pobreza es más alta que la de los hombres (OEA, 2011). En cualquier caso, poco menos de 2.5 millones de personas se desempeñan remuneradamente en el hogar en México en 2018, que, de acuerdo con Bensusán (2019) trabajan en promedio 36.2 horas a la semana, 41.3 por ciento percibe entre uno y dos salarios mínimos, 32.7 por ciento percibe menos de un salario mínimo y representan 4.1 por ciento de la Población Económicamente Activa (PEA) y 6.8 por ciento de la población asalariada. Durante los años más fuertes de la pandemia por Covid-19, entre 2020 y 2022, cayó drásticamente este número de PTH ya que se quedaron sin empleo, fueron despedidas sin prestaciones de ley y enfrentaron gastos de salud propia y familiar sin ningún tipo de seguridad. Es hasta 2023, de acuerdo con la ENOE (tercer trimestre de 2023), que se regresó al nivel de ocupación de 2.5 millones de personas dedicadas al THR, donde 69.5 por ciento no recibieron ningún tipo de prestación laboral.

Además, de acuerdo con la OIT (2014), una proporción significativa de los trabajadores con salario mínimo, incluyendo el trabajo del hogar, viven en hogares pobres o de bajos ingresos e, incluso, en países en desarrollo, la contribución de los salarios al ingreso del hogar es alrededor de 50 por ciento. Al respecto, para la mayoría de PTH remunerados, principalmente cuando el jefe del hogar es mujer, este es el principal ingreso de las familias, reforzando la relación con la pobreza. Así, las personas trabajadoras del hogar tienen mayor probabilidad que otros grupos de trabajadores de vivir en pobreza (Wolfe, Kandra, Engdahl y Shierholz, 2020). Las bajas remuneraciones salariales en el sector de trabajo del hogar están ligadas a condiciones de pobreza. England, Budig y Folbre (2002) señalan una penalización salarial del sector de los cuidados que se materializa en una brecha en los salarios por hora de entre cuatro por ciento y 40 por ciento en comparación con profesionales de otros sectores. Además, siguiendo a Dromey y Hochlaf (2018), los trabajadores del cuidado, entre ellos los trabajadores del hogar, tienen una mayor probabilidad de desempeñarse en empleos precarios con contratos de cero-horas (no hay paga si no se trabaja), por lo que expone a los trabajadores y sus familias a inestabilidades financieras que afectan el bienestar físico, emocional y social.

De esta manera, existe una relación entre trabajo del hogar remunerado y pobreza. Valenzuela y Mora (2009) señalan que trabajo del hogar, desigualdad social y de género y pobreza están fuertemente relacionados. Son las propias condiciones del THR las que dificultan salir de una situación de pobreza, perpetuando este fenómeno. Al respecto, Offenhenden (2017) discute que en este tipo de ocupaciones concurren bajos salarios, estacionalidad, temporalidad, pocas posibilidades de promoción y una incidencia muy importante de la economía informal, ligadas a condiciones de pobreza. Este enfoque complementa la idea que el trabajo del hogar no remunerado tiene alta incidencia en la pobreza (Vaca, 2015).

El objetivo del documento es demostrar que el trabajo del hogar remunerado es un determinante de la pobreza en México en el periodo 2008-2018. Dado que se cuenta con datos a nivel estatal, se emplea una metodología de panel dinámico sys-GMM. Se sigue un enfoque macroeconómico por lo que se incluyen variables de pobreza de CONEVAL y de empleo del hogar de la STPSS, además de variables de control asociadas con remesas, gasto púbico en salud y educación, y especialización productiva. Se establece como hipótesis que el THR influye positivamente en los niveles de pobreza. La literatura tiende a centrarse en el análisis del trabajo del hogar no remunerado, por lo que este documento contribuye a los escasos estudios a nivel internacional y concretamente para el caso mexicano, sobre la relación THR-pobreza.

En la siguiente sección se revisa la literatura entre THR y pobreza. Después se describen los datos y la metodología econométrica empleada, y se presentan los resultados y se discuten. Finalmente, se muestran las conclusiones.

Antecedentes teóricos-empíricos

La Organización Internacional del Trabajo (OIT) define al trabajo doméstico como aquel realizado para o dentro de un hogar o varios hogares, que implica tareas como limpiar la casa, cocinar, lavar y planchar, cuidado de niños, ancianos o enfermos de una familia, jardinería, vigilancia de casa, chofer o cuidado de animales domésticos (Convenio 189, OIT). Por tanto, es evidente la contribución económica y social de estas actividades a nivel personal, familiar y organizacional.

Sin embargo, el trabajo del hogar tiene impacto en aspectos socioeconómicos de las personas y sus familias que se desenvuelven en este segmento del mercado laboral. La CEPAL (2009) señala que la infravaloración del trabajo del hogar se plasma en una doble jornada laboral para las mujeres, acompañada por una sobrecarga al interior del hogar y una inserción laboral precaria, factores que incrementan la vulnerabilidad frente a la pobreza y la exclusión de la PTH (CEPAL, 2009).

Por ende, las PTH, principalmente de género femenino, están expuestas a caer o permanecer en situación de pobreza. Rodríguez (2016) considera que, una gran parte de las PTH, dado el tipo de remuneraciones, son pobres, principalmente aquellos que siempre han trabajado en el servicio del hogar. Argumenta también que el trabajo del hogar no permite la movilidad social, esto es, restringe el ascenso desde niveles de ingreso bajos hacia más altos y tampoco representa una plataforma para acceder a mejores trabajos con remuneraciones y prestaciones más amplias. Al considerar que entre las principales razones para insertarse en este segmento laboral aparecen los factores asociados con la pobreza, como la necesidad económica y bajo nivel de escolaridad (Rodríguez, 2016), todo lo anterior parece representar un círculo perverso pobreza-trabajo del hogar-pobreza.

En particular, las mujeres —principalmente las más pobres— entran al mercado laboral en condiciones de desigualdad y de desprotección marcadas por subempleo, la inestabilidad, falta de cobertura de seguridad social y bajos ingresos que caracterizan al trabajo doméstico (OEA, 2011), que parece condenarlas a condiciones de pobreza. Para Valenzuela y Mora (2009), el servicio del hogar es la puerta de entrada al mercado del trabajo para las mujeres más pobres, con menor nivel de educación y que viven en un entorno de mayor exclusión social. Este tipo de empleo es una salida ante la necesidad de generar ingresos y la imposibilidad de encontrar un trabajo mejor (Heatley, 2020).

No obstante, la razón fundamental para permanecer en ese trabajo es la necesidad económica de las personas trabajadoras, puesto que en esta actividad no existe la noción de vocación (Gálvez y Todaro, 1993). En estos casos, deben continuar en sus trabajos pese al bajo salario, malas condiciones laborales y pésimos tratos, debido a la pobreza vivida en sus hogares (Toledo, 2014). En este sentido, Espinosa (2016) concluye que las PTH remuneradas viven en condiciones de empobrecimiento material y subjetivo. Cebollada (2017) afirma que la falta de acceso a un seguro de salud y pensiones implica un mayor riesgo de caer en situación de pobreza y vulnerabilidad durante las edades más avanzadas.

Espinosa (2016) también establece que la heterogeneidad estructural en el país, la pobreza y la precariedad del THR se caracteriza por bajos salarios, extensión de la jornada laboral, dificultades para la recuperación frente a la fatiga, accidentes no registrados, anulación de la personalidad, enfermedades y afecciones físicas, mentales y emocionales. Todo ello lleva a un empobrecimiento del empleado del hogar que, además, encuentra difícil abandonar el trabajo por su dependencia económica, social y, en ocasiones, emocional desde el empleador.

Al mismo tiempo, la OEA (2011) sostiene que las PTH enfrentan dificultades en la combinación de sus roles de proveedoras y mantenedoras de la reproducción del hogar que no siempre pueden combinarse adecuadamente, aún más cuando son mujeres, resultando en hogares más pobres y con una mayor posibilidad de reproducir la pobreza intergeneracionalmente. Lo que se agudiza por el déficit de protección jurídica y social que afecta al THR, por lo que se considera como un sector sujeto a la explotación (OIT, 2010) y, por ende, en el que se viven distintas condiciones de carencias.

La explotación queda enmarcada por el hecho que las personas dentro del servicio del hogar tienden a trabajar toda la semana, descansando solamente un día, con jornadas de hasta diezhoras al día, percibiendo ingresos a penas suficientes para poder adquirir una canasta básica. Esto en un contexto donde este trabajo es una de las pocas opciones de ingresos laborales (Heatley, 2020) y que les deja escaso tiempo y energía para realizar otras actividades remuneradas que complementen sus ingresos. Parella (2003) reconoce que el TH es una actividad relegada al ámbito de la privacidad y a merced de la explotación y abusos.

La contextualización del problema es aún mayor cuando se considera que la pobreza va más allá de la carencia de ingresos. Para la OEA (2011) se expresa en dimensiones como escasez de oportunidades, de trabajo, de tiempo, de acceso a redes sociales, entre otras. Para el CONEVAL (2019), la pobreza es un fenómeno multidimensional, al comprender diversas dimensiones económicas y sociales que incluye más que bienes y servicios. Por ende, el desempeñarse como PTH de forma remunerada, si bien significa una fuente de ingresos
—cercana al salario mínimo—, también se asocia con carencia material e inmaterial. En consecuencia, la literatura vislumbra un claro nexo entre trabajo del hogar y pobreza en sentido amplio.

De manera breve, la relación entre pobreza y THR puede explicarse en el marco de las desigualdades estructurales (véase Figura 1), la cual supone la exclusión sistemática de grupos de la sociedad del ejercicio de sus derechos. La discriminación estructural plantea barreras de entrada al mercado formal que combinada con la elevada oferta en los mercados informales apuntalan la precariedad laboral (bajos salarios y limitado acceso a seguridad social, riesgos, incertidumbres e inestabilidades laborales); asimismo, llevan a cargas económicas relacionadas con la atención de la salud, cuidado de familiares (principalmente infantes sin guarderías). Además, la feminización del trabajo del hogar y de cuidados genera un sesgo de las PTH, principalmente mujeres, hacia el trabajo no remunerado en el hogar, estimulando la desigualdad en el uso del tiempo y limitando el acceso a estudios y la profesionalización de esta actividad. De este modo, el trabajo del hogar no remunerado lleva a carencias en educación y tiempo libre que exacerban la pobreza, principalmente en términos de ingresos, salud y alimentación. Al mismo tiempo, la discriminación y explotación en el THR impactan en los niveles de pobreza. En consecuencia, las PTH enfrentan una doble vía que las lleva a permanecer o enfrentar condiciones de pobreza, significando un ciclo perverso de reproducción de desigualdades.

Figura 1: Desigualdades estructurales, trabajo del hogar y pobreza

Fuente: elaboración propia.

En cualquier caso, la literatura empírica identifica efectos del THR sobre la pobreza en ambos sentidos. Por ejemplo, Wolfe, Kandra, Engdahl y Shierholz (2020) establecen que los trabajadores del hogar remunerados tienen tres veces más probabilidades de vivir en la pobreza que otros trabajadores, y casi tres veces más de estar por encima de la línea de pobreza, pero aún sin ingresos suficientes para llegar a fin de mes (Wolfe, Kandra, Engdahl y Shierholz, 2020).

En contraste, la OIT (2011) argumenta la existencia de un efecto positivo del trabajo del hogar remunerado en la reducción de las tasas de pobreza, principalmente a través del empleo. Sostiene, además, que el valor económico aumenta cuando los salarios pagados en este segmento del mercado laboral y las condiciones en las que se realizan son dignos. En particular, Hertz (2005) argumenta que los salarios mínimos son un factor central en la reducción de las cuotas de pobreza de las PTH.

En esta línea, Offenhenden (2017) establece que el acceso al trabajo del hogar se comprende como una mejora en la trayectoria laboral dado los mayores ingresos y margen de autonomía para el trabajador cuando se desempeña por horas semanales. Por el contrario, también afirma que la minimización del riesgo de desempleo que ofrece el trabajo del hogar remunerado se presenta en un contexto donde no siempre se mejoran las condiciones laborales, afectando aspectos como la salud y la movilidad laboral.

Datos y metodología

Como el documento busca demostrar que el trabajo del hogar remunerado influye en la pobreza a nivel estatal durante 2008-2018, los datos muestran una estructura de panel. Además, las heterogeneidades en los niveles de pobreza y trabajo del hogar remunerado entre entidades federativas, permite considerar la existencia de efectos específicos. Por ende, se plantea un modelo econométrico de datos de panel con efectos fijos siguiendo la metodología del Método Generalizado de Momentos desde la perspectiva dinámica (sys-GMM). Los datos de panel consideran el comportamiento temporal de las unidades individuales heterogéneas, aumentando así los grados de libertad y permite controlar por variables no observadas (Pignataro, 2018).

La existencia de efectos fijos se contrasta a través de modelos auxiliares de efectos fijos (MEF) y de efectos aleatorios (MEA) y la prueba del multiplicador de Lagrange de Breusch y Pagan (BPLM), que plantea como hipótesis nula la varianza específica individual igual a cero. Asimismo, se utilizan distintas pruebas para corroborar la robustez de los errores estándar, entre ellas, Pesaran, Wald, Wooldridge, Modified DW, Baltagi-Wu-lbi, así como el factor de inflación de la varianza. Si las pruebas no señalan que los datos reflejan dependencia transversal, heterocedasticidad, autocorrelación de primer orden, ni multicolinealidad, es posible emplear esa especificación econométrica.

Dada la posibilidad de una especificación incorrecta del modelo, ligada principalmente a problemas de autocorrelación, se justifica el uso de datos de panel dinámico que incorpora la variable dependiente rezagada (Ángeles y Ramírez, 2014):

(1)

Siendo P algún indicador relacionado con la pobreza; X un vector de seis variables explicativas o de control en la i-ésima entidad en el tiempo t. La inclusión de P_it-1 implica que el regresor γ y el término de error u_it estén correlacionados. La heterogeneidad entre entidades federativas se recoge por los efectos individuales η_i.

Se parte del Método Generalizado de Momentos (GMM) propuesto por Arellano y Bover (1995) que plantea la ecuación dinámica en primeras diferencias con efectos individuales —por entidad federativa— que permanecen invariantes en el tiempo. Formalmente:

- = - + (2)

Para controlar la endogeneidad de la variable dependiente rezagada observada en la correlación con el término de error, se emplean como instrumentos las variables endógenas rezagadas, de acuerdo con la especificación GMM en primeras diferencias, enmarcada por sesgo de muestra finita y poca precisión (Blundell y Bond, 1998). Como alternativa, el sys-GMM mejora de manera significativa la precisión y reduce el sesgo por muestra pequeña (Blundell y Bond, 1998), al tiempo que considera la ausencia de correlación entre diferencias rezagadas del indicador de pobreza y los efectos específicos de las entidades federativas.

Así, el sistema de ecuaciones (sys-GMM) conformado por las ecuaciones en primeras diferencias y en niveles (Soto, 2009), incorpora un conjunto específico de variables instrumentales (Bun y Windmeijer, 2010). Para las ecuaciones en niveles los instrumentos empleados son las diferencias rezagadas de γ_it y para las ecuaciones en primera diferencia los niveles rezagados de γ_it (Ángeles y Ramírez, 2014). Sin embargo, este procedimiento genera instrumentos adicionales que pueden no ser válidos generando el problema de sobreidentificación de variables instrumentales. Asimismo, las distintas especificaciones del GMM suponen que las perturbaciones u_it no están correlacionadas en serie. Es posible que se presenta autocorrelación puesto que la pobreza rezagada (asociada con persistencia) se relaciona con efectos específicos en cada entidad federativa. Por tanto, es viable que los residuos diferenciados, u_it-u_it-1, sólo muestren correlación serial de primer orden (Doornik, Arellano y Bond, 2002).

Por lo anterior, se aplican tres pruebas al estimador sys-GMM: i) de Hansen de sobreidentificación de restricciones que determina la validez conjunta de los instrumentos; ii) difference-in-Hansen, diferencia entre el estadístico de Hansen del GMM diferenciado y del sys-GMM; y, iii) de autocorrelación de Arellano-Bond para determinar la existencia de autocorrelación de primer y segundo orden, asegurando la consistencia del estimador sino existe autocorrelación de grado dos. Si no es posible aceptar la hipótesis nula en (i) y (ii), entonces se considera que las variables instrumentales no están correlacionadas con el término de error.

Dada la disponibilidad de información sobre pobreza a nivel estatal, se consideran los años 2008, 2010, 2012, 2014, 2016 y 2018 con datos del CONEVAL. El CONEVAL (2014) plantea una metodología de medición de la pobreza que incluye el ingreso y las carencias sociales. Al respecto, se emplean siete indicadores relativos al porcentaje de población es esta situación, esto es de pobreza (psp), de pobreza moderada (pspm), de pobreza extrema (pspe), de vulnerabilidad por carencias sociales (pvcs), de vulnerabilidad por ingreso (pvi), con ingreso inferior a la línea de pobreza por ingresos (piilpi) y con ingreso inferior a la línea pobreza extrema por ingresos (piilpei).[1]

Como variable explicativa se incluye el trabajo del hogar remunerado, thr, medido en personas de 15 años o más como porcentaje de la población económicamente activa (PEA). Los datos se obtienen de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo de STPS-INEGI. Asimismo, siguiendo a la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO) tres dimensiones determinan la situación de pobreza de las personas, esto es, el ingreso, verificando si se ubica por debajo de cierta línea de pobreza y el acceso a servicios y capacidades básicas, evaluando si cuenta con las suficientes para funcionar en sociedad (UNESCO, 2015). En este sentido, las variables incluidas son: i) remesas internacionales, definidas como la cantidad monetaria proveniente del exterior transferida por una persona física a un beneficiario en territorio nacional como porcentaje del PIB, rem; ii) gasto federal del Programa de Inclusión Social Prospera, incluyendo costos de operación, como porcentaje del gasto social, prospr; iii) educación, definida como el gasto en educación como porcentaje del gasto total, geducacion; iv) salud, entendida como el gasto en salud como porcentaje del gasto total, gsalud; y, v) el valor agregado del sector primario y el valor agregado del sector secundario, ambos como porcentaje del PIB, pibp y pibs, que recogen el efecto de la especialización productiva o estructural en la pobreza.

Se esperan coeficientes de todas las variables con signo negativo, lo que indica que contribuyen en la reducción de la pobreza estatal. Para el caso del trabajo del hogar remunerado, a priori el signo es indefinido, sin embargo, dado el enfoque del documento se espera un signo positivo. Finalmente, se prueba si el coeficiente del trabajo del hogar remunerado es distinto entre entidades, por lo que se incluyen variables interactivas por entidad, construidas al multiplicar cada variable dicotómica por la variable thr, esto es,
dthr_it= d_it*thr_it.

Resultados y discusión

La hipótesis que el trabajo del hogar remunerado es generador de pobreza se contrasta mediante la metodología sys-GMM. Se estiman siete distintas especificaciones, cada una asociada a un indicador de pobreza. Los principales resultados se muestran en las tablas 1 y 2. Se parte de la estimación el modelo agrupado de mínimos cuadrados ordinarios (MCO). Como la literatura no dispone de un método de análisis estándar, las variables se trabajan en niveles. Dado que el modelo de regresión lineal puede estar mal especificado como consecuencia de una forma funcional incorrecta, omisión de variables o heterocedasticidad, se verifica la correcta especificación del mismo. Para las siete especificaciones de pobreza, los resultados sugieren rechazar la hipótesis nula que el modelo tiene una correcta especificación (Ramsey Reset Test), por lo que es necesario considerar una especificación que incluya efectos individuales.

Tabla 1: Estimaciones por MCO, EF, EA y sys GMM

Variables / Variable dependiente	MCO	EF	EA	sys-GMM
Variables / Variable dependiente	psp
pob_t-1	-	-	-	0.712*
	-	-	-	[0.036]
thr	-0.891*	-0.257**	-0.875*	-0.912**
	[0.000]	[0.053]	[0.004]	[0.063]
rem	-0.027*	-0.077*	-0.002	-0.163**
	[0.012]	[0.000]	[0.388]	[0.071]
prosp	-1.222*	-0.102***	0.565	-0.269*
	[0.000]	[0.172]	[0.265]	[0.042]
geduc	-0.074*	0.053***	0.027	-0.892*
	[0.002]	[0.111]	[0.308]	[0.037]
gsalud	-0.302*	-0.170*	-0.026	-2.999*
	[0.000]	[0.013]	[0.351]	[0.034]
pibp	0.363*	0.140	0.473*	0.731*
	[0.001]	[0.594]	[0.014]	[0.031]
pibs	-0.087*	-0.138*	-0.037	-0.274*
	[0.000]	[0.003]	[0.302]	[0.043]
Constante	0.058*	0.275*	0.113*	0.399**
	[0.001]	[0.000]	[0.000]	[0.058]
Observaciones	192	192	192	160
R²	0.758	0.291	-	-
Test Reset (Prob > F)	[0.000]	-	-	-
Breusch–Pagan (Prob > Chibar²)	-	-	[0.000]	-
Hausman (Prob > chi²)	-	[0.000]**	-	-
Pesaran	-	3.88 [0.000]	-	-
VIF	-	1.4	-	-
Modified DW	-	1.173	-	-
Baltagi-Wu-LBI	-	1.541	-	-
Test Heteroskedasticity (Prob > Chi²)	-	[0.000]	-	-
AB AR(1)	-	-	-	[0.280]
AB AR(2)	-	-	-	[0.498]
Hansen Test	-	-	-	[0.743]
diff-in-Hansen Test	-	-	-	[0.823]

^*, ^**, y ^*** representan significancia al 10%, 5% y 1%, respectivamente. Valores en corchetes cuadrados [ ] corresponden a los p-value en los test respectivos. pob_t-1 representa la variable de pobreza correspondiente con un rezago. En todos los modelos se incluyeron dummies temporales.

Fuente: elaboración propia.

Tabla 1: Continuación

Variables / Variable dependiente	MCO	EF	EA	sys-GMM
Variables / Variable dependiente	pspm
pob_t-1	-	-	-	1.071**
	-	-	-	[0.056]
thr	-0.836*	-0.293*	-0.699*	-0.871*
	[0.000]	[0.002]	[0.002]	[0.042]
rem	0.037*	-0.036*	0.004	-0.109***
	[0.000]	[0.005]	[0.225]	[0.105]
prosp	0.315*	-0.195*	0.011	-0.111**
	[0.000]	[0.002]	[0.353]	[0.063]
geduc	-0.06*	0.023**	0.008	-0.030*
	[0.001]	[0.099]	[0.347]	[0.008]
gsalud	0.276*	-0.038	0.061	-1.523**
	[0.000]	[0.503]	[0.290]	[0.069]
pibp	0.310*	0.237*	0.382*	2.589*
	[0.000]	[0.046]	[0.010]	[0.028]
pibs	0.045*	-0.109*	-0.003	-0.150
	[0.002]	[0.005]	[0.217]	[0.188]
Constante	0.065*	0.205*	0.114*	0.259*
	[0.000]	[0.000]	[0.000]	[0.049]
Observaciones	192	192	192	160
R²	0.551	0.157	-	-
Test Reset (Prob > F)	[0.000]	-	-	-
Breusch–Pagan (Prob > Chibar²)	-	-	[0.000]	-
Hausman (Prob > chi²)	-	[0.000]**	-	-
Pesaran	-	3.786 [0.001]	-	-
VIF	-	1.4	-	-
Modified DW	-	1.254	-	-
Baltagi-Wu-LBI	-	1.655	-	-
Test Heteroskedasticity (Prob > Chi²)	-	[0.000]	-	-
AB AR(1)	-	-	-	[0.445]
AB AR(2)	-	-	-	[0.773]
Hansen Test	-	-	-	[0.546]
diff-in-Hansen Test	-	-	-	[0.673]

Fuente: elaboración propia.

Tabla 1: Continuación

Variables / Variable dependiente	MCO	EF	EA	sys-GMM
Variables / Variable dependiente	pspe
pob_t-1	-	-	-	0.126**
	-	-	-	[0.057]
thr	0.055	-0.039	0.128**	1.897*
	[0.244]	[0.382]	[0.080]	[0.036]
rem	0.009**	0.040*	-0.009	0.056***
	[0.078]	[0.000]	[0.224]	[0.108]
prosp	0.907*	0.296*	0.558*	0.069*
	[0.000]	[0.000]	[0.000]	[0.042]
geduc	-0.014	0.030**	0.021	0.318*
	[0.220]	[0.072]	[0.181]	[0.038]
gsalud	0.026	-0.132*	-0.039***	-0.647**
	[0.297]	[0.000]	[0.123]	[0.077]
pibp	0.054	0.095**	0.091	0.409**
	[0.304]	[0.070]	[0.306]	[0.083]
pibs	0.043*	-0.031***	0.033*	-0.781*
	[0.000]	[0.106]	[0.042]	[0.026]
Constante	-0.007	0.071*	0.003	-0.325
	[0.385]	[0.000]	[0.284]	[0.231]
Observaciones	192	192	192	160
R²	0.822	0.546	-	-
Test Reset (Prob > F)	[0.000]	-	-	-
Breusch–Pagan (Prob > Chibar²)	-	-	[0.000]	-
Hausman (Prob > chi²)	-	[0.000]**	-	-
Pesaran	-	6.286 [0.001]	-	-
VIF	-	1.4	-	-
Modified DW	-	1.616	-	-
Baltagi-Wu-LBI	-	1.919	-	-
Test Heteroskedasticity (Prob > Chi²)	-	[0.000]	-	-
AB AR(1)	-	-	-	[0.515]
AB AR(2)	-	-	-	[0.631]
Hansen Test	-	-	-	[0.673]
diff-in-Hansen Test	-	-	-	[0.887]

Fuente: elaboración propia.

Tabla 1: Continuación

Variables / Variable dependiente	MCO	EF	EA	sys-GMM
Variables / Variable dependiente	pvcs
pob_t-1	-	-	-	0.775***
	-	-	-	[0.101]
thr	0.071	0.464**	0.305***	1.138*
	[0.349]	[0.087]	[0.137]	[0.049]
rem	0.011	0.054*	0.021*	-0.094*
	[0.130]***	[0.000]	[0.031]	[0.031]
prosp	-0.432*	-0.076	-0.287*	-0.158*
	[0.000]	[0.300]	[0.000]	[0.019]
geduc	-0.057*	-0.009**	-0.016*	-0.271***
	[0.000]	[0.077]	[0.043]	[0.107]
gsalud	-0.169*	-0.096	-0.142*	-1.319*
	[0.001]	[0.180]	[0.014]	[0.043]
pibp	0.220*	0.054*	-0.289	1.706*
	[0.002]	[0.034]	[0.212]	[0.047]
pibs	-0.027*	-0.049**	-0.020	-0.087
	[0.023]	[0.083]	[0.238]	[0.243]
Constante	0.181*	0.144*	0.195*	0.126*
	[0.000]	[0.000]	[0.000]	[0.038]
Observaciones	192	192	192	160
R²	0.453	0.143	-	-
Test Reset (Prob > F)	[0.000]	-	-	-
Breusch–Pagan (Prob > Chibar²)	-	-	[0.000]	-
Hausman (Prob > chi²)	-	[0.000]**	-	-
Pesaran	-	6.803 [0.000]	-	-
VIF	-	1.4	-	-
Modified DW	-	1.302	-	-
Baltagi-Wu-LBI	-	1.746	-	-
Test Heteroskedasticity (Prob>Chi²)	-	[0.008]	-	-
AB AR(1)	-	-	-	[0.374]
AB AR(2)	-	-	-	[0.491]
Hansen Test	-	-	-	[0.512]
diff-in-Hansen Test	-	-	-	[0.478]

*, **, y *** representan significancia al 10%, 5% y 1%, respectivamente. Valores en corchetes cuadrados [ ] corresponden a los p-value en los test respectivos. pob_t-1 representa la variable de pobreza correspondiente con un rezago. En todos los modelos se incluyeron dummies temporales.

Fuente: elaboración propia.

Tabla 1: Continuación

Variables / Variable dependiente	MCO	EF	EA	sys-GMM
Variables / Variable dependiente	pvi
pob_t-1	-	-	-	0.237*
	-	-	-	[0.009]
thr	0.245*	0.139**	-0.014***	2.977**
	[0.001]	[0.128]	[0.116]	[0.067]
rem	-0.007*	-0.001**	-0.007**	-0.587*
	[0.043]	[0.068]	[0.072]	[0.039]
prosp	-0.166*	-0.039***	-0.080*	-1.647**
	[0.000]	[0.137]	[0.000]	[0.077]
geduc	-0.015*	-0.023*	-0.019*	-1.002*
	[0.029]	[0.043]	[0.037]	[0.046]
gsalud	0.059*	0.088*	0.068*	-2.409
	[0.013]	[0.000]	[0.002]	[0.800]
pibp	0.068*	0.038***	0.046	2.498*
	[0.033]	[0.103]	[0.196]	[0.014]
pibs	-0.005	0.001	-0.005	-0.111
	[0.329]	[0.458]	[0.290]	[0.178]
Constante	0.047*	0.025*	0.034*	0.036*
	[0.000]	[0.017]	[0.000]	[0.024]
Observaciones	192	192	192	160
R²	0.392	0.167	-	-
Test Reset (Prob > F)	[0.000]	-	-	-
Breusch–Pagan (Prob > Chibar²)	-	-	[0.000]	-
Hausman (Prob > chi²)	-	[0.041]**	-	-
Pesaran	-	7.134 [0.000]	-	-
VIF	-	1.4	-	-
Modified DW	-	1.681	-	-
Baltagi-Wu-LBI	-	2.073	-	-
Test Heteroskedasticity (Prob > Chi²)	-	[0.000]	-	-
AB AR(1)	-	-	-	[0.797]
AB AR(2)	-	-	-	[0.795]
Hansen Test	-	-	-	[0.425]
diff-in-Hansen Test	-	-	-	[0.315]

Fuente: elaboración propia.

Tabla 1: Continuación

Variables / Variable dependiente	MCO	EF	EA	sys-GMM
Variables / Variable dependiente	piilpei
pob_t-1	-	-	-	0.313*
	-	-	-	[0.015]
thr	-0.009	0.124**	0.214	0.939*
	[0.256]	[0.090]	[0.241]	[0.048]
rem	0.004***	0.089*	0.161***	0.290*
	[0.109]	[0.000]	[0.126]	[0.013]
prosp	0.985*	0.026**	0.690	0.750**
	[0.000]	[0.073]	[0.308]	[0.061]
geduc	-0.042*	-0.007**	-0.010	1.805*
	[0.010]	[0.072]	[0.185]	[0.010]
gsalud	0.244*	-0.004	-0.200*	-2.729**
	[0.000]	[0.247]	[0.002]	[0.051]
pibp	0.233*	-0.047	0.313*	1.655**
	[0.002]	[0.430]	[0.008]	[0.059]
pibs	0.067*	-0.063***	0.063*	-0.155**
	[0.000]	[0.107]	[0.003]	[0.097]
Constante	0.001	0.140*	-0.002	0.928
	[0.472]	[0.000]	[0.328]	[0.396]
Observaciones	192	192	192	160
R²	0.774	0.284	-	-
Test Reset (Prob > F)	[0.000]	-	-	-
Breusch–Pagan (Prob > Chibar²)	-	-	[0.002]	-
Hausman (Prob > chi²)	-	[0.000]**	-	-
Pesaran	-	7.010 [0.000]	-	-
VIF	-	1.4	-	-
Modified DW	-	1.267	-	-
Baltagi-Wu-LBI	-	1.627	-	-
Test Heteroskedasticity (Prob > Chi²)	-	[0.000]	-	-
AB AR(1)	-	-	-	[0.731]
AB AR(2)	-	-	-	[0.733]
Hansen Test	-	-	-	[0.953]
diff-in-Hansen Test	-	-	-	[0.905]

Fuente: elaboración propia.

Tabla 1: Continuación

Variables / Variable dependiente	MCO	EF	EA	sys-GMM
Variables / Variable dependiente	piilpi
pob_t-1	-	-	-	0.681*
	-	-	-	[0.039]
thr	-0.648*	-0.389***	-0.880*	-1.048*
	[0.007]	[0.116]	[0.004]	[0.022]
rem	-0.021*	-0.078*	-0.002**	-0.029*
	[0.049]	[0.000]	[0.089]	[0.034]
prosp	-1.056*	-0.063**	-0.553*	-0.317**
	[0.000]	[0.054]	[0.000]	[0.081]
geduc	-0.089*	0.030	-0.004**	-1.043*
	[0.000]	[0.327]	[0.089]	[0.049]
gsalud	0.361*	-0.083**	-0.124***	-2.394*
	[0.000]	[0.083]	[0.118]	[0.042]
pibp	0.431*	0.103*	0.531*	1.309*
	[0.000]	[0.029]	[0.004]	[0.036]
pibs	-0.082*	-0.137*	0.045	-0.289*
	[0.000]	[0.010]	[0.193]	[0.033]
Constante	0.104*	0.300*	0.135*	0.437*
	[0.000]	[0.000]	[0.000]	[0.039]
Observaciones	192	192	192	160
R²	0.721	0.208	-	-
Test Reset (Prob > F)	[0.000]	-	-	-
Breusch–Pagan (Prob > Chibar²)	-	-	[0.009]	-
Hausman (Prob > chi²)	-	[0.000]**	-	-
Pesaran	-	7.647 [0.000]	-	-
VIF	-	1.4	-	-
Modified DW	-	1.221	-	-
Baltagi-Wu-LBI	-	1.619	-	-
Test Heteroskedasticity (Prob > Chi²)	-	[0.000]	-	-
AB AR(1)	-	-	-	[0.383]
AB AR(2)	-	-	-	[0.599]
Hansen Test	-	-	-	[0.735]
diff-in-Hansen Test	-	-	-	[0.810]

Fuente: elaboración propia.

Tabla 2: Estimaciones sys-GMM (pendientes diferenciadas)

Variables	psp		pspm		pspe		pvcs
psp_t-1	0.356*	[0.039]	-		-		-
pspm_t-1	-		0.477*	[0.001]	-		-
pspe_t-1	-		-		0.299**	[0.052]	-
pvcs_t-1	-		-		-		0.230***	[0.108]
pvi_t-1	-		-		-		-
piilpei_t-1	-		-		-		-
piilpi_t-1	-		-		-		-
rem	-0.172**	[0.064]	-0.066**	[0.091]	0.058**	[0.057]	-0.181**	[0.053]
prosp	-0.015*	[0.043]	-0.047*	[0.131]	0.043**	[0.093]	-0.281***	[0.112]
geduc	-0.293*	[0.046]	-0.256*	[0.035]	0.042**	[0.057]	-0.139	[0.253]
gsalud	-0.297*	[0.045]	-0.190*	[0.042]	-0.162***	[0.104]	-0.157**	[0.051]
pibp	0.718*	[0.029]	-0.392***	[0.106]	0.184**	[0.091]	1.206**	[0.050]
pibs	-0.096*	[0.041]	-0.034**	[0.051]	-0.233**	[0.074]	-0.104**	[0.076]
constante	0.411*	[0.044]	0.578*	[0.046]	0.529*	[0.059]	0.457*	[0.087]
ags	-2.080	[0.199]	-0.933**	[0.089]	-0.226**	[0.59]	1.875***	[0.092]
bc	-2.972*	[0.044]	-1.426*	[0.044]	0.542*	[0.039]	3.473*	[0.048]
bcs	-2.99*	[0.036]	-1.427***	[0.102]	0.027**	[0.52]	3.544	[0.231]
camp	1.190**	[0.071]	0.006	[0.397]	0.018*	[0.009]	0.382	[0.435]
cdmx	1.558*	[0.042]	1.268*	[0.044]	-0.447*	[0.027]	-1.270*	[0.011]
chih	-4.392**	[0.077]	-1.453*	[0.027]	0.152**	[0.076]	2.392*	[0.029]
chis	1.473*	[0.041]	0.165**	[0.071]	1.513*	[0.031]	0.065*	[0.046]
coah	0.394	[0.307]	0.030*	[0.019]	0.405*	[0.043]	-1.169**	[0.088]
col	-1.682*	[0.047]	-0.551*	[0.026]	-0.083	[0.320]	1.930**	[0.062]
dgo	-1.094*	[0.014]	0.065*	[0.014]	0.177**	[0.084]	0.858**	[0.055]
gro	0.774*	[0.021]	-0.621**	[0.061]	2.226*	[0.043]	2.600*	[0.048]
gto	0.643*	[0.037]	0.718**	[0.064]	-0.083	[0.562]	0.368***	[0.112]
hgo	1.314*	[0.040]	0.761*	[0.035]	0.218**	[0.066]	1.929**	[0.065]
jal	-0.859***	[0.091]	-0.100*	[0.035]	-0.129*	[0.007]	-1.217**	[0.068]
mex	0.680*	[0.038]	0.762*	[0.036]	-0.044**	[0.080]	-0.679*	[0.044]
mich	1.038*	[0.009]	1.118*	[0.048]	0.098*	[0.031]	-2.751	[0.362]
mor	-0.130*	[0.017]	-0.166*	[0.049]	0.046*	[0.037]	0.417*	[0.039]
nay	-1.908	[0.280]	-0.632*	[0.036]	0.312*	[0.031]	1.594*	[0.041]
nl	-1.180*	[0.029]	-0.708*	[0.005]	-0.471*	[0.023]	-0.406*	[0.032]
oax	1.662*	[0.015]	0.366*	[0.028]	1.352*	[0.034]	1.121*	[0.049]
pue	1.915*	[0.044]	1.263*	[0.020]	0.282*	[0.043]	0.638*	[0.045]
qro	-1.233***	[0.105]	-0.588*	[0.034]	-0.207*	[0.076]	0.808	[0.191]
qroo	-0.703**	[0.073]	0.063*	[0.019]	0.047*	[0.018]	1.785*	[0.048]
sin	-1.939*	[0.045]	-0.949*	[0.041]	-0.085**	[0.056]	2.134*	[0.046]
slp	-2.495***	[0.103]	-1.692*	[0.048]	0.941*	[0.048]	2.063*	[0.037]
son	-2.152**	[0.055]	-1.043*	[0.024]	-0.025*	[0.062]	-2.063**	[0.102]
tab	1.116**	[0.027]	0.354*	[0.042]	0.104	[0.462]	0.455	[0.500]
tamps	-0.376**	[0.083]	-0.132*	[0.022]	0.263**	[0.091]	0.776*	[0.031]
tlax	0.180*	[0.043]	0.485*	[0.045]	0.146*	[0.033]	0.890*	[0.044]
ver	1.440**	[0.055]	0.766*	[0.024]	0.597***	[0.101]	-0.309*	[0.027]
yuc	0.269*	[0.008]	0.345*	[0.012]	0.167	[0.307]	0.787**	[0.059]
zac	1.820*	[0.007]	1.493***	[0.113]	0.137**	[0.079]	-2.224*	[0.034]
Observaciones	160		160		160		160
AB AR(1)	[0.316]		[0.021]		[0.005]		[0.399]
AB AR(2)	[0.899]		[0.484]		[0.327]		[0.642]
Hansen Test	[0.955]		[0.976]		[0.941]		[0.440]
diff-in-Hansen Test	[0.745]		[0.995]		[0.899]		[0.925]

*, **, y *** representan significancia al 10%, 5% y 1%, respectivamente. Valores en corchetes cuadrados [ ] corresponden a los p-value en los test respectivos. En todos los modelos se incluyeron dummies temporales.

Fuente: elaboración propia

Tabla 2: Continuación

Variables	pvi		piilpei		piilpi
psp_t-1	-		-		-
pspm_t-1	-		-		-
pspe_t-1	-		-		-
pvcs_t-1	-		-		-
pvi_t-1	0.028**	[0.097]	-		-
piilpei_t-1	-		0.423*	[0.024]	-
piilpi_t-1	-		-		0.345*	[0.017]
rem	-0.026**	[0.064]	0.150*	[0.007]	-0.154*	[0.039]
prosp	-0.114*	[0.015]	0.103**	[0.051]	-0.088	[0.212]
geduc	-0.084*	[0.045]	0.220**	[0.075]	-0.228**	[0.088]
gsalud	-0.366**	[0.071]	-0.341**	[0.075]	-0.281*	[0.046]
pibp	0.355**	[0.056]	0.407	[0.261]	0.498*	[0.046]
pibs	-0.081**	[0.069]	-0.087***	[0.105]	-0.073**	[0.053]
constante	0.212*	[0.101]	0.367	[0.162]	0.340*	[0.038]
ags	0.886***	[0.102]	-1.346**	[0.065]	-1.811***	[0.108]
bc	0.463**	[0.054]	-2.389**	[0.089]	-3.010*	[0.041]
bcs	0.096	[0.338]	1.522*	[0.019]	-2.801*	[0.024]
camp	1.105**	[0.052]	-0.160	[0.364]	0.040**	[0.080]
cdmx	-0.778**	[0.053]	0.622*	[0.034]	1.895*	[0.040]
chih	0.219**	[0.081]	1.556*	[0.017]	-2.612	[0.220]
chis	0.191*	[0.049]	1.970*	[0.050]	1.343*	[0.026]
coah	0.697**	[0.070]	0.014*	[0.008]	0.300**	[0.053]
col	0.062**	[0.055]	0.432*	[0.017]	-1.461*	[0.018]
dgo	0.490*	[0.029]	0.083	[0.555]	-0.909*	[0.029]
gro	0.942*	[0.028]	1.387*	[0.046]	0.901*	[0.022]
gto	0.215**	[0.084]	0.525*	[0.032]	0.184	[0.249]
hgo	0.462**	[0.054]	0.204*	[0.022]	1.404*	[0.036]
jal	-0.203**	[0.062]	-0.262*	[0.037]	-0.749*	[0.007]
mex	-0.485**	[0.064]	0.203*	[0.043]	1.060*	[0.015]
mich	-2.081	[0.170]	0.909**	[0.063]	0.857*	[0.042]
mor	0.340*	[0.021]	-0.374*	[0.048]	0.031*	[0.007]
nay	0.471*	[0.042]	0.435*	[0.040]	-1.595*	[0.037]
nl	-0.323*	[0.035]	-1.011*	[0.038]	-1.155*	[0.049]
oax	0.338*	[0.042]	1.620*	[0.025]	1.739*	[0.026]
pue	0.354*	[0.015]	1.066*	[0.021]	1.951**	[0.055]
qro	0.490*	[0.031]	0.957*	[0.007]	-1.135*	[0.037]
qroo	0.184*	[0.025]	0.434*	[0.034]	-0.197*	[0.044]
sin	0.536*	[0.041]	1.335**	[0.066]	-1.789**	[0.052]
slp	-0.632*	[0.037]	-1.068*	[0.021]	-2.002*	[0.042]
son	-0.328*	[0.027]	-1.183*	[0.047]	-2.040**	[0.064]
tab	0.231	[0.313]	0.134	[0.337]	0.504	[0.237]
tamps	0.628*	[0.038]	0.478**	[0.064]	-0.240**	[0.080]
tlax	0.666*	[0.046]	0.148*	[0.017]	0.471*	[0.022]
ver	0.385*	[0.016]	1.292*	[0.036]	1.321**	[0.095]
yuc	0.143*	[0.018]	0.235*	[0.041]	0.362*	[0.026]
zac	0.445*	[0.039]	1.592	[0.235]	1.686	[0.284]
Observaciones	160		160		160
AB AR(1)	[0.116]		[0.025]		[0.269]
AB AR(2)	[0.369]		[0.978]		[0.845]
Hansen Test	[0.943]		[0.915]		[0.976]
diff-in-Hansen Test	[0.999]		[0.975]		[0.901]

Fuente: elaboración propia

Al respecto, se realizan las pruebas de Breusch-Pagan y Hausman. La primera permite evaluar el supuesto de efectos individuales entre entidades federativas. Para todos los casos, la prueba BPLM indica el rechazo de la hipótesis nula (varianza específica individual es igual a cero), por lo que se acepta existen efectos individuales en la especificación. La segunda prueba señala el rechazo de la hipótesis nula, sugiriendo que los mejores modelos de pobreza deben considerar efectos fijos.

Sistemáticamente, los distintos tests encuentran evidencia de heterocedasticidad y autocorrelación de primer orden en el modelo; aunque no muestran problemas de dependencia transversal o multicolinealidad. Por ende, se sigue el modelo de datos de panel dinámico sys-GMM, que utiliza como instrumentos los rezagos de las variables endógenas, siendo un estimador de dos etapas, que corrige la matriz de varianza y covarianza para tratar la heteroscedasticidad. La introducción de variables como remesas, gastos en educación y salud, programa Prospera y especialización productiva permite controlar la endogeneidad al incluir factores relevantes en la determinación de la pobreza, lo que hace robusto al modelo.

Las estimaciones se realizan probando distintos instrumentos. La prueba de Hansen, que examinan la validez de los instrumentos conjuntos del sys-GMM, no rechazaron la hipótesis que los instrumentos son válidos en ninguna especificación de pobreza. Además, la prueba de diff-in-Hansen, que analiza subconjuntos de instrumentos, tampoco rechaza la hipótesis de exogeneidad de los instrumentos. Aún más, en todos los casos el número de instrumentos incluidos es menor al número de secciones transversales. Así, se concluye que las estimaciones de pobreza son eficientes.

Adicionalmente, la prueba de Arellano-Bond, evalúa la existencia de autocorrelación serial, lo que es fundamental determinar cuando los instrumentos son los rezagos. Puesto que la prueba no encuentra evidencia de autocorrelación de primer, AR(1), ni segundo orden, AR(2), se acepta que los distintos modelos de pobreza están correctamente especificados como sys-GMM.

Los resultados en la Tabla 1 muestran la significancia estadística de las distintas variables, incluida el trabajo del hogar remunerado, se mantiene sistemáticamente, los signos prácticamente no cambian y el valor de los coeficientes permanece dentro del mismo rango. En concreto, para el caso de la población en situación de pobreza, psp, el coeficiente del trabajo doméstico remunerado, thr, muestra signo negativo y es estadísticamente significativo, es decir, desempeñarse en este tipo de actividades reduce, en promedio, el porcentaje de personas en esta condición en las entidades federativas. De igual manera, el resto de variables tienden a contraer el porcentaje de pobres. La excepción está dada por pibp, cuyo signo es positivo, por lo que especializarse en actividades primarias aumenta la proporción de personas en situación de pobreza.

Al considerar las submuestras de la población en situación de pobreza se encuentra que, para la población en situación de pobreza moderada, pspm, el signo del trabajo del hogar remunerado es negativo y estadísticamente significativo a uno por ciento. El resto de variables muestra un efecto similar, salvo para el PIB en actividades primarias, por lo que contribuyen a reducir la razón de personas pobres que disponen de un ingreso por debajo de la línea de bienestar mínimo o por debajo de este umbral pero que enfrentan menos de tres carencias sociales.

Respecto a la población en situación de pobreza extrema, pspe, aquella con ingreso inferior a la línea de bienestar mínimo y con al menos tres carencias sociales, el coeficiente del thr, es significativo a uno por ciento, pero cambia a positivo, por lo que las personas en estas actividades contribuyen a generar una mayor proporción de pobres extremos. Al mismo tiempo, las remesas, el programa Prospera, el gasto en educación y la especialización en actividades primarias, favorecen el aumento de la pobreza extrema. En particular, se observa un efecto perverso del asistencialismo social, que desempodera a los ciudadanos más pobres al reducir su capacidad de insertarse a los mercados laborales o incluso migrar a regiones más productivas (Martínez, Olvera y Torres, 2019). Mientras que, el gasto público en salud y las actividades secundarias muestran signo negativos y significativos.

Para las personas vulnerables por carencias sociales (pvcs), se observa que el THR y una estructura productiva orientada al sector primario incrementan el porcentaje de personas con una o más carencias sociales y con ingreso superior a la línea de bienestar. En contraste, remesas, programa Prospera, gastos en educación y salud y las actividades en el sector secundario tienden a reducir el porcentaje de personas en esta situación.

Considerando a las personas que no presenta carencias sociales pero cuyo ingreso es inferior o igual a la línea de bienestar, pvi, se estiman coeficientes para el thr y pibp de signo positivo y significativos. En otras palabras, las personas involucradas en el servicio del hogar o en el sector primario de la economía obtienen remuneraciones limitadas que las hacen vulnerables por ingresos. Las transferencias internacionales, el apoyo monetario del Programa Prospera y una estructura productiva orientada al sector secundario contribuyen directamente al ingreso, lo que se refleja en el signo negativo de los coeficientes. El gasto en salud y educación también reducen la vulnerabilidad por ingresos, aunque cabe esperar que ese efecto sea indirecto.

En el caso de las variables vinculadas al bienestar, para la población con ingreso inferior a la línea de pobreza por ingresos, piilpi, el coeficiente del thr es significativo a uno por ciento con signo negativo. Esto sugiere que las actividades remuneradas del hogar, aumentan el ingreso familiar acercándolo al valor de las canastas alimentaria y no alimentaria. Esto es, contribuyen a reducir directamente la pobreza.

El efecto positivo se complementa con los envíos de dinero desde el extranjero, por el empleo en actividades secundarias, por el apoyo monetario del programa Prospera y por el efecto derivado de los gastos en educación y salud, todas con coeficientes significativos y negativos. Estas variables tienden a reducir la pobreza por ingresos y, por ende, a aumentar el bienestar de la población. En esta especificación, una especialización estructural en el sector primario afecta negativamente los niveles de bienestar.

Para el caso de la población con ingreso menor al valor de una canasta alimentaria básica, piilpei, se observan resultados similares que en la estimación de pobreza medida por pspe. Así, el trabajo del hogar remunerado, transferencias desde el extranjero, ingreso vía Prospera, gastos educativos, y orientación productiva primaria estimulan el porcentaje de población en situación de pobreza extrema por ingresos. Por el contrario, los gastos en salud y las actividades económicas del sector industrial tienden a reducir este tipo de pobreza.

Respecto al efecto de las otras variables, se observa que las remesas son sistemáticamente significativas con signo negativo, excepto para la pobreza extrema. Esto es congruente con los resultados de Mora y Morales (2018) y Mora, Llamas y García (2018), para quienes las remesas internacionales reducen las tasas de pobreza en el país.

Para el Programa Prospera se estiman signos negativos y significativos en todos los modelos salvo para las pobrezas de tipo moderada. Así, este gasto desde el gobierno federal reduce la pobreza moderada, alineándose con los hallazgos de Urzúa y Brambila (2009), quienes argumentan que el programa Progresa-Oportunidades ha disminuido la pobreza en el país. Al mismo tiempo, el coeficiente del programa es significativo y positivo en la pobreza de carácter extremo, lo que es contrario a la evidencia de López, Lustig, Scott y Castañeda (2018) quienes establecen que el Programa representa un progreso en la reducción de la pobreza extrema. En cualquier caso, parece que ha contribuido a evitar la profundización de la pobreza, tal como señala Scott (2017).

En cuanto al gasto en educación, con la excepción del modelo de pobreza por ingreso inferior a la línea de pobreza extrema, el coeficiente estimado es de signo negativo y significativo. Esto significa que la inversión en educación tiene retribuciones en términos de menor pobreza. Esto es congruente con Navarro y Delfín (2017), para quienes la eficiencia en el uso de recursos públicos en educación incide en menores niveles de pobreza en las entidades federativas.

El gasto en salud ejercido a nivel estatal es la única variable que siempre muestra significancia estadística y signo negativo, siendo, en consecuencia, el factor más importante para combatir la pobreza. Esta idea es consistente con Khaleghian y Das Gupta (2005) que sostienen que el gasto en salud juega un rol central para mejorar la situación de las personas en situación de pobreza.

Asimismo, Wagstaff (2002) señala que la mala salud mantiene pobres a los pobres, por lo que la inversión en salud mejora sus condiciones, ayudando a salir de dicha situación. Al respecto, Khaleghian y Das Gupta (2005) agregan que los rendimientos del gasto en salud son mayores en economías de ingresos bajos, lo que evidencia su importancia en el caso de las entidades más pobres. También, el efecto favorable en la reducción de la pobreza sugiere un carácter de equidad en las políticas de salud pública, favoreciendo más a las personas en situación de pobreza.

Aparte, en cuanto al trabajo del hogar remunerado se observan resultados interesantes. Tiene un papel relevante en la disminución del porcentaje de personas en pobreza, en pobreza moderada, y con ingreso inferior a la línea de pobreza. Esto se alinea con los resultados de Bensusán (2019), para quien la situación de las PTH se asocia con un menor nivel de pobreza y vulnerabilidades. Una posible explicación es que laborar en el servicio del hogar le permite a la persona trabajadora obtener ya sea un ingreso de magnitud superior a la línea de bienestar mínimo, o bien inferior a este umbral, pero lo suficiente como para enfrentar menos de tres carencias sociales; alternativamente, puede significar un ingreso superior a la línea de pobreza por ingresos.

Esto contribuye a la idea que el mercado de trabajo del hogar de manera remunerada genera una opción viable de fuente de ingresos tal que la persona trabajadora es capaz de adquirir bienes y servicios relacionados con necesidades alimentarias y no alimentarias, al tiempo que cubre, al menos algunas necesidades sociales ligadas al acceso a la educación, servicios de salud, seguridad social, servicios básicos en la vivienda y alimentación, entre otros aspectos.

Este resultado es consistente con el argumento de la OIT (2011) sobre el efecto positivo del THR en la reducción la pobreza, vía la disminución del desempleo. Es pues, una puerta de acceso al mercado de trabajo y a fuentes de ingreso, si bien de bajo nivel, que permiten enfrentar distintas necesidades sociales, lo que se alinea con Valenzuela y Mora (2009). Es también un mecanismo de acceso a trabajo para mayores ingresos y autonomía para la persona trabajadora (Offenhenden, 2017). Dadas las bajas remuneraciones percibidas en este mercado laboral, y a la luz de estos resultados, el ingreso por esta vía puede representar un complemento al ingreso familiar que favorece salir de situaciones de pobreza.

En cualquier caso, la magnitud de los coeficientes asociados al trabajo del hogar remunerado es relativamente baja (en comparación con los coeficientes de thr con signo positivo), reflejando una limitada contribución en el combate de la pobreza. En particular, la reducción del desempleo derivada del THR se presentaría, como señala Offenhenden (2017), bajo condiciones laborales no adecuadas.

Por el contrario, puesto que el coeficiente asociado a thr es significativo y positivo, para los indicadores de pobreza extrema, vulnerabilidad por carencias sociales, vulnerabilidad por ingresos y por ingreso inferior a la línea de pobreza extrema por ingresos, desempeñarse en estas actividades de manera remunerada tiende a aumentar el porcentaje de personas en distintas situaciones de pobreza extrema y vulnerabilidades.

Esto sugiere que si bien el trabajo del hogar remunerado ofrece oportunidades laborales y de ingreso —relativamente alto— para algunas personas, simultáneamente reduce las opciones de ingreso de otras, probablemente las más pobres. Se vislumbra, en consecuencia, un mercado laboral segmentado. Por un lado, un mercado con mejores condiciones laborales y remuneraciones —asociadas al salario mínimo— al que acceden personas moderadamente pobres. Por el otro, un mercado con ingresos menores e intermitentes, así como condiciones de trabajo más precarias, que incrementa el riesgo de caer o permanecer en condiciones de pobreza. Aún más, siguiendo a Rodríguez (2016), cuando las personas enfrentan condiciones de pobreza se emplean en trabajos de baja remuneración, y probablemente acceden al segmento más precario del mercado de trabajo del hogar. Los trabajadores dentro del segmento precario enfrentan una situación laboral y de ingresos notablemente ligada a la informalidad y a la eventualidad, que los lleva a la pobreza extrema.

La idea de un mercado de trabajo del hogar dividido en segmentos de baja y muy bajas remuneraciones se sustenta en el pago de salarios mínimos, como factor que permite encarar las condiciones sociales y reducir los porcentajes de pobreza (OIT, 2010). Al respecto, las personas trabajadoras en el segmento en mejores condiciones reciben remuneraciones al menos equivalentes al salario mínimo, mientras que no se garantiza el pago de salario mínimo a aquellas en el segmento más precario, obteniendo remuneraciones no dignas. La idea de segmentación del mercado de trabajo es discutida ampliamente por Fernández (2010).

Como los salarios altos y la creación de empleo asalariado formal son componentes necesarios para la reducción de la pobreza (OIT, 2003), las condiciones del trabajo del hogar remunerado en el segmento alto, tienden a contener la pobreza; mientras que las condiciones en el segmento bajo tienden a perpetuarla. De cualquier forma, para el CONEVAL (2020), el salario mínimo actual tendría que aumentar poco más de dos veces para que una familia de cuatro personas salga de una situación de pobreza por ingresos.

Por otro lado, es importante determinar si los coeficientes thr son distintos entre entidades federativas. Por ello, los modelos de pobreza se reestiman incluyendo variables interactivas desagregadas por entidad para esta variable. Los resultados se muestran en la Tabla 2. En general, los signos, significancias y magnitudes de todos los coeficientes se mantienen en las distintas especificaciones. Esto es, remesas, apoyo monetario por Prospera, gastos en educación y salud y especialización productiva en actividades industriales tienden a reducir la pobreza, la pobreza moderada, pero a aumentar la pobreza extrema.

En particular, los coeficientes de las variables interactivas tienden a ser significativos en las siete especificaciones, excepto para un número reducido de casos.[2] Se aprecia que el efecto es diferenciado entre estados y dependiente del indicador de pobreza empleado, confirmando los hallazgos para la estimación agrupada.

El patrón del efecto positivo del thr sobre la reducción de la pobreza se mantiene para la pobreza agregada, moderada y por ingreso inferior a la línea de pobreza y del efecto negativo sobre la reducción en la pobreza extrema, por vulnerabilidades de carencias sociales y de ingreso y por ingreso inferior a la línea de pobreza extrema.

Considerando todas las especificaciones, se identifican cuatro grupos de entidades. En el primero, el trabajo del hogar remunerado, independientemente del indicador de pobreza, representa un mecanismo generador de pobreza; aparecen Chiapas, Guerrero, Hidalgo, Oaxaca, Puebla y Tlaxcala, que coinciden con las entidades con mayor porcentaje de población en situación de pobreza. Esto se alinea a la idea de bajos ingresos percibidos por el trabajo del hogar (OEA, 2011).

El segundo grupo es el extremo opuesto, dado que el trabajo del hogar significa una alternativa de ingresos para combatir la pobreza, e incluye tres entidades (Jalisco, Nuevo León y Sonora), caracterizadas por su nivel de industrialización y relativo alto ingreso percápita. Desde este enfoque, se comprueba la idea de segmentación del mercado de trabajo del hogar remunerado. Esto es, territorialmente el segmento alto de este mercado corresponde al grupo dos y el segmento con mayor precariedad al grupo uno.

En el tercer grupo aparecen la Ciudad de México y México en los que el THR contribuye a reducir la pobreza extrema y por vulnerabilidades, pero a aumentar la pobreza total, moderada y por ingreso inferior a la línea de pobreza moderada y extrema. Este resultado sugiere que conforme más personas se incorporen al trabajo del hogar de manera remunerada mayor el porcentaje de personas que salen de la pobreza extrema y por vulnerabilidades, pero también más elevado el porcentaje de personas en pobreza moderada. Esto es, parece existir un comportamiento tipo U invertida en términos de pobreza. El último grupo incorpora el resto de entidades sin un efecto sistemático definido del trabajo del hogar sobre la pobreza.

En cualquier caso, se observa un claro patrón para la mayoría de entidades en el que el THR aumenta la pobreza extrema, por vulnerabilidad de carencias sociales y de ingreso, y por ingreso inferior a la línea de pobreza extrema. Al respecto, la OIT (2010) establece que el trabajo del hogar remunerado está muy mal pagado, desprotegido y mal reglamentado, contribuyendo a explicar el aumento de la pobreza extrema. La vulnerabilidad por carencias sociales puede explicarse, tal como señala Pedrero (2011), por las carencias de seguridad social, contrato formal, inspección de la autoridad laboral, etc. Asimismo, este hallazgo es consistente con CONEVAL (2018), para quien las personas trabajadoras del hogar remuneradas representan uno de los grupos más vulnerables y desprotegidos de la población ocupada con pocas oportunidades de acceso a un trabajo digno.

La situación se hace más compleja al reconocer que el fenómeno del trabajo del hogar remunerado encuentra sus raíces en la pobreza misma, pero también en aspectos socioculturales difíciles de modificar y, por tanto, lo convierten en un obstáculo para salir de la pobreza. Una consecuencia de la segmentación del trabajo del hogar remunerado es que genera ingresos desiguales entre personas trabajadoras y entre entidades, llevando a disparidades de acceso en dimensiones sociales como servicios de salud, seguridad social, servicios públicos para la vivienda, alimentación, educación, entre otros. En este sentido, la carencia o debilidad de políticas públicas del trabajo del hogar y de regulación del mercado laboral son factores de reproducción y perpetuación de la pobreza (OEA, 2011).

Por último, para comprobar la robustez del análisis, los modelos se reestimaron excluyendo las variables de control. Los resultados se muestran en la Tabla 3. En general, la evidencia de los modelos dinámicos de pobreza sugiere robustez en los resultados. Las estimaciones sys-GMM son significativas para los siete indicadores de pobreza, concordando con los resultados previos.[3] En corto, el efecto del trabajo del hogar remunerado es estadísticamente significativo, contribuyendo a reducir la pobreza agregada, moderada y por ingresos inferiores a la línea de pobreza moderada, pero tiende a aumentar la pobreza extrema, por vulnerabilidad de carencias y por ingresos, y por ingresos inferiores a la línea de pobreza extrema.

Tabla 3: Estimaciones por sys-GMM (sin variables de control)

Variables / Variable dependiente	psp	pspm	pspe	pvcs	pvi	piilpei	piilpi
thr	-1.272**	-0.672*	2.535*	0.728**	3.732**	2.299**	-1.118**
	[0.059]	[0.044]	[0.043]	[0.071]	[0.071]	[0.079]	[0.051]
rem	-0.170**	-0.122*	0.070**	-0.144**	0.441**	0.358**	-0.133**
	[0.062]	[0.034]	[0.061]	[0.082]	[0.058]	[0.079]	[0.088]
prosp	-0.252**	-0.324**	0.017*	-0.576*	-2.863**	1.134**	-0.457*
	[0.085]	[0.057]	[0.049]	[0.051]	[0.051]	[0.069]	[0.049]
geduc	-1.893**	-0.840	0.355**	-0.482**	-0.799*	2.094**	-1.982**
	[0.042]	[0.180]	[0.068]	[0.077]	[0.042]	[0.068]	[0.064]
gsalud	-2.741*	-0.041**	-0.827**	-0.422**	-4.030**	-2.977**	-1.637**
	[0.038]	[0.077]	[0.065]	[0.069]	[0.055]	[0.069]	[0.093]
pibp	1.845*	3.763	-0.202**	2.853***	4.084**	2.841*	2.015*
	[0.034]	[0.111]	[0.094]	[0.102]	[0.057]	[0.042]	[0.022]
pibs	-0.661*	-0.373*	-0.843*	-0.383**	-0.075***	-0.258*	-0.689*
	[0.037]	[0.039]	[0.047]	[0.094]	[0.117]	[0.048]	[0.024]
Constante	0.618	0.323*	-0.370**	0.083	0.252**	1.065**	0.728**
	[0.285]	[0.038]	[0.082]	[0.171]	[0.057]	[0.067]	[0.072]
Observaciones	160	160	160	160	160	160	160
AB AR(1)	[0.656]	[0.472]	[0.441]	[0.675]	[0.417]	[0.694]	[0.766]
AB AR(2)	[0.587]	[0.817]	[0.651]	[0.657]	[0.451]	[0.695]	[0.670]
Hansen Test	[0.942]	[0.949]	[0.967]	[0.512]	[0.654]	[0.982]	[0.923]
diff-in-Hansen Test	[0.763]	[0.746]	[0.820]	[0.352]	[0.360]	[0.926]	[0.689]

Fuente: elaboración propia.

Conclusiones

El documento proporciona evidencia a nivel entidad federativa del efecto del trabajo del hogar remunerado sobre la pobreza, medido por siete distintos indicadores calculados por el CONEVAL, para el periodo 2008-2018. Se emplea una metodología sys-GMM que se considera reporta resultados robustos.

El trabajo del hogar remunerado es una opción de empleo para personas, principalmente mujeres, de sectores pobres. Sin embargo, la evidencia de este documento tiende a confirmar que el trabajo del hogar constituye un eslabón dentro de la reproducción de la pobreza (CEPAL, 2009). Así, se acepta la hipótesis del trabajo del hogar remunerado como generador de pobreza, particularmente de naturaleza extrema y por vulnerabilidades.

En breve, la evidencia sugiere la idea de un mercado de trabajo del hogar remunerado segmentado. Un segmento con mejores condiciones laborales e ingresos, cercanos al salario mínimo, en el que participan personas moderadamente pobres, y una fracción de mercado con ingresos y condiciones de trabajo más precarias, al que no se garantiza el pago de un salario mínimo, y que incrementa el riesgo de caer o permanecer en pobreza.

Asimismo, la evidencia a nivel entidad federativa sugiere un efecto del trabajo del hogar remunerado diferenciado y dependiente del indicador de pobreza, pero con un patrón similar a las estimaciones agrupadas. En cualquier caso, se observa que para la mayoría de entidades este tipo de trabajo aumenta la pobreza extrema, por vulnerabilidad de carencias sociales y de ingreso, y por ingreso inferior a la línea de pobreza extrema, si bien contribuye a reducir la pobreza agregada y moderada.

Se comprueba la idea de segmentación del mercado de trabajo del hogar remunerado a nivel territorial, al identificarse cuatro grupos de entidades en función del efecto del thr. En el primero, el trabajo del hogar remunerado significa un mecanismo generador de pobreza (Chiapas, Guerrero, Hidalgo, Oaxaca, Puebla y Tlaxcala); en el segundo representa una alternativa de ingresos para combatir la pobreza (Jalisco, Nuevo León y Sonora); en el tercero contribuye a reducir la pobreza extrema y por vulnerabilidades, pero a aumentar la pobreza total, moderada y por ingreso inferior a la línea de pobreza moderada y extrema (Ciudad de México y México); en el último (resto de entidades) no hay un efecto sistemático del trabajo del hogar, pero en general, reduce la pobreza moderada y aumenta la extrema.

Aparte, dado que en el mercado del trabajo del hogar remunerado se encuentran la demanda de los sectores con ingresos medios y altos, y la oferta de personas de ingresos bajos y muy bajos con pocas alternativas laborales, el equilibrio implica una solución privada de un problema social (Cox, 2006), caracterizada por una contratación bajo condiciones generalmente precarias, dada la incipiente regulación gubernamental.

Por tanto, para que el trabajo del hogar se convierta en un vehículo reductor de la pobreza como alternativa para encarar el desempleo y represente un trabajo decente, los hogares deben querer y poder pagar los salarios mínimos (OIT, 2010). Para Howell (2014) es fundamental que los patrones ayuden a las personas trabajadoras del hogar para que escapen y eviten el ciclo de pobreza y, evitar así la reproducción intergeneracional y territorial de la pobreza.

Dada la invisibilidad del trabajo del hogar remunerado, al realizarse al interior de hogares privados y no en espacios públicos o empresas, lograr lo anterior requiere de reformas estructurales desde el gobierno, que incentivan acciones positivas del patrón y que modifiquen sustantivamente la situación desfavorable de colectivos como el de personas trabajadoras del hogar remuneradas. Los incentivos pueden orientarse a aumentar el grado de escolaridad y capacitación para el empleo de las personas trabajadoras, mejorar las condiciones laborales y promover los derechos humanos (Valenzuela y Mora, 2009). Alternativamente, se requieren programas de transferencias condicionadas que complementen el ingreso de las personas trabajadoras del hogar, principalmente las que viven en condiciones de pobreza extrema.

Se reconoce que la principal limitación de este documento se asocia con la falta de datos directamente obtenidos de las personas trabajadoras del hogar. En este sentido, es necesario contar con encuestas que permitan obtener información de fuentes primarias relacionadas con la valoración de mercado del ingreso presente, la disponibilidad de tiempo para trabajar y las necesidades futuras de seguridad social de las PTH y de sus familias. Asimismo, en términos generales, el estudio supone que las PTH que se incorporan al mercado de TH tienen disponibilidad para trabajar tiempo completo, pero no se considera que en la realidad social enfrentan dobles o triples cargas de trabajo. Por ende, una posible línea de investigación incluye la disponibilidad de uso del tiempo, principalmente de las mujeres, dado el potencial trade-off entre ingresos y tiempo.

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Resumen curricular de las autoras y el autor

Ana Lilia Valderrama Santibáñez

Doctora en Ciencias Económicas por el Instituto Politécnico Nacional. Maestra en Economía por el Centro de Investigación y Docencia Económicas. Maestra en Psicoterapia Ericksoniana por el Centro Ericksoniano de México. Especialización en Soluciones Innovadoras para Empresas. Licenciada en Economía por la Universidad Autónoma Metropolitana. Integrante del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores Nivel 1. Integrante de la Red de Desarrollo Económico del Instituto Politécnico Nacional y del Nodo de Impulso a la Economía Social y Solidaria, Vida y Saberes. Coordinadora del Grupo de Investigación en Economía del Cuidado y Autonomía Económica (GIECAE). Ha participado en diversos proyectos de investigación para distintas instituciones públicas, académicas y organismos internacionales. Líneas de investigación Economía del Cuidado, Desarrollo Económico, Economía Industrial.

Dirección electrónica: avalderrama@ipn.mx

Registro ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0372-7099

Alejandra Mariel Vergara Herrera

Doctora en Ciencias en Conservación del Patrimonio Paisajístico por el Instituto Politécnico Nacional. Maestra en Ciencias en Estudios Ambientales y de la Sustentabilidad por el Instituto Politécnico Nacional. Licenciada en Relaciones Internacionales por la Universidad Nacional Autónoma de México. Integrante del Grupo de Investigación en Economía del Cuidado y Autonomía Económica (GIECAE). Especialista en Salvaguardas Ambientales, Sociales y de Género, en la gestión y evaluación de proyectos financiados por organismos internacionales. Líneas de investigación: Desarrollo Sostenible, Paisajes productivos sostenibles, Cooperación internacional.

Dirección electrónica: alejandra.mariel@outlook.com

Registro ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1426-451X

Omar Neme Castillo

Doctorado en Ciencias Económicas por el Instituto Politécnico Nacional. Maestría en Administración de Negocios Internacionales por la Universidad Nacional Autónoma de México. Licenciatura en Economía por la Universidad Autónoma Metropolitana Xochimilco. Miembro del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores Nivel 2. Integrante de la Red de Desarrollo Económico del Instituto Politécnico Nacional y del Nodo de Impulso a la Economía Social y Solidaria, Vida y Saberes. Integrante del Grupo de Investigación en Economía del Cuidado y Autonomía Económica (GIECAE). Líneas de investigación Desarrollo Económico, Economía del Cuidado, Desarrollo Regional. Economía Internacional.

Dirección electrónica: oneme@ipn.mx

Registro ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8509-7937

[1] psp: población que tiene al menos una carencia social (dentro del Índice de Privación Social, a saber: rezago educativo, acceso a servicios de salud, acceso a la seguridad social, calidad y espacios de la vivienda, servicios básicos en la vivienda y acceso a la alimentación) y su ingreso es insuficiente para adquirir los bienes y servicios que requiere para satisfacer sus necesidades alimentarias y no alimentarias; pspm: población que siendo pobre, no está en situación de pobreza extrema; pspe; población con tres o más carencias y que, además, se encuentra por debajo de la línea de bienestar mínimo; pvcs: población que presenta una o más carencias sociales, pero cuyo ingreso es superior a la línea de bienestar; pvi: población que no presenta carencias sociales pero cuyo ingreso es inferior o igual a la línea de bienestar; piilpei: población cuyo ingreso es inferior al valor monetario de una canasta alimentaria básica; y, piilpi: población con ingreso inferior al valor monetario de una canasta de alimentos, bienes y servicios básicos (canasta alimentaria básica más canasta no alimentaria) (CONEVAL, https://www.coneval.org.mx/Medicion/Paginas/Glosario.aspx).

[2] Tabasco muestra cinco coeficientes de trabajo del hogar remunerado no significativos; Campeche tres; Baja California Sur, Guanajuato y Michoacán dos; Aguascalientes, Colima, Nayarit, Querétaro, Yucatán y Zacatecas uno.

[3] Las distintas pruebas de verificación de las especificaciones señalan la no existencia de una autocorrelación serial de primer y segundo orden, lo que implica la validez de los instrumentos. También, la prueba de Hansen no rechazó la hipótesis nula de la validez conjunta de los instrumentos GMM, mientras que el test diff-in-Hansen tampoco rechazó la hipótesis nula de instrumentos exógenos. Además, se tiene que el número de instrumento es menor que el de los grupos.